Question

我想在Pandas中添加4个具有相同索引的Dataframe的值。如果有两个数据帧，df1和df2，我们可以写：

df1.add(df2)

和3个数据帧：

df3.add(df2.add(df1))

我想知道在Python中是否有更通用的方法。

Answer 1

选项1
使用sum

sum([df1, df2, df3, df4])

选项2
使用reduce

from functools import reduce

reduce(pd.DataFrame.add, [df1, df2, df3, df4])

选项3
将pd.concat和pd.DataFrame.sum与level=1一起使用这仅适用于数据帧索引的单个级别。我们必须让它更有趣才能让它发挥作用。我推荐其他选项。

pd.concat(dict(enumerate([df1, df2, df3, df4]))).sum(level=1)

设置

df = pd.DataFrame([[1, -1], [complex(0, 1), complex(0, -1)]])
df1, df2, df3, df4 = [df] * 4

演示

sum([df1, df2, df3, df4])

        0        1
0  (4+0j)  (-4+0j)
1      4j      -4j

from functools import reduce

reduce(pd.DataFrame.add, [df1, df2, df3, df4])

        0        1
0  (4+0j)  (-4+0j)
1      4j      -4j

pd.concat(dict(enumerate([df1, df2, df3, df4]))).sum(level=1)

        0        1
0  (4+0j)  (-4+0j)
1      4j      -4j

计时

小数据

%timeit sum([df1, df2, df3, df4])
%timeit reduce(pd.DataFrame.add, [df1, df2, df3, df4])
%timeit pd.concat(dict(enumerate([df1, df2, df3, df4]))).sum(level=1)

1000 loops, best of 3: 591 µs per loop
1000 loops, best of 3: 456 µs per loop
100 loops, best of 3: 3.61 ms per loop

更大的数据

df = pd.DataFrame([[1, -1], [complex(0, 1), complex(0, -1)]])
df = pd.concat([df] * 1000, ignore_index=True)
df = pd.concat([df] * 100, axis=1, ignore_index=True)
df1, df2, df3, df4 = [df] * 4

%timeit sum([df1, df2, df3, df4])
%timeit reduce(pd.DataFrame.add, [df1, df2, df3, df4])
%timeit pd.concat(dict(enumerate([df1, df2, df3, df4]))).sum(level=1)

100 loops, best of 3: 3.94 ms per loop
100 loops, best of 3: 2.9 ms per loop
1 loop, best of 3: 1min per loop

在Pandas中总结两个具有相同索引的数据帧

1 个答案: