Question

我是熊猫的新手，请问您是否可以帮助我我有2个DF：

df1 = pd.DataFrame({'A': ['name', 'color', 'city', 'animal'], 'number': ['1', '32', '22', '13']})

df2 = pd.DataFrame({'A': ['name', 'color', 'city', 'animal'], 'number': ['12', '2', '42', '15']})

df1
    A       number
0   name    1
1   color   32
2   city    22
3   animal  13
DF1
    A       number
0   name    12
1   color   2
2   city    42
3   animal  15

我需要获取列数的总和，例如

DF1
    A       number
0   name    13
1   color   34
2   city    64
3   animal  27

但是如果我做new = df1 + df2我会得到

NEW
    A             number
0   namename        13
1   colorcolor      34
2   citycity        64
3   animalanimal    27

我什至尝试过合并=“ =”“，但是什么也没有。任何人都可以启发我吗谢谢

Answer 1

这里有两种不同的方式：一种使用add，另一种使用concat和groupby。无论哪种情况，您都需要确保number列的开头是数字（您的示例数据框具有字符串）：

# set `number` to numeric (could be float, I chose int here)
df1['number'] = df1['number'].astype(int)
df2['number'] = df2['number'].astype(int)

# method 1, set the index to `A` in each and add the two frames together:
df1.set_index('A').add(df2.set_index('A')).reset_index()

# method 2, concatenate the two frames, groupby A, and get the sum:
pd.concat((df1,df2)).groupby('A',as_index=False).sum()

输出：

        A  number
0  animal      28
1    city      64
2   color      34
3    name      13

Answer 2

合并不是一个坏主意，您只需要记住将数字序列转换为数字，选择要合并的列，然后通过select_dtypes对数字列求和：

df1['number'] = pd.to_numeric(df1['number'])
df2['number'] = pd.to_numeric(df2['number'])

df = df1.merge(df2, on='A')
df['number'] = df.select_dtypes(include='number').sum(1)  # 'number' means numeric columns
df = df[['A', 'number']]

print(df)

        A  number
0    name      13
1   color      34
2    city      64
3  animal      28

在熊猫中的2个数据框中添加2列

2 个答案: