Question

想要这样做：

df1=
A B C Max
1 2 3 C
4 2 1 A
3 5 2 B
3 2 4 C
7 5 2 A

df2= 
A B C Max
1 1 2 C
2 1 1 A
1 2 1 B

返回：

A B C Max
2 3 5 C
6 3 2 A
4 7 3 B
4 3 6 C
9 6 3 A

基本上，df1从df2添加具有相同max的行。有没有方便的方法呢？

Answer 1

这是一种方法：

mask = df2.iloc[0:2]
frames = [df2, mask]
result = pd.concat(frames)
result.index = range(len(result))
df3 = df1.add(result)
df3['Max'] = df1['Max']
df3

输出：

A B C Max
2 3 5 C
6 3 2 A
4 7 3 B
4 3 6 C
9 6 3 A

以上是您原始问题的答案，但根据您尝试做的事情，还有其他方法可以解决这个问题。例如，如果您想知道sum中每个唯一值的Max，您也可以使用pivot_table。首先，您可以连接df1和df2：

new = [df1,df2]
df4 = pd.concat(new)
df4.index = range(len(df4))
df4
A   B   C   Max
0   1   2   3   C
1   4   2   1   A
2   3   5   2   B
3   3   2   4   C
4   7   5   2   A
5   1   1   2   C
6   2   1   1   A
7   1   2   1   B

然后，您可以使用pivot_table获取sum值A，B和C

pd.pivot_table(df4,index=['Max'], values=['A', 'B', 'C'], aggfunc = [np.sum])

输出：

sum
    A   B   C
Max             
A   13  8   4
B   4   7   3
C   5   5   9

Pandas：将数据帧的某一行添加到另一个数据帧的某一行

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