如何通过重叠的列和索引合并两个数据帧？

Question

假设我有两个重叠的列和索引名称的数据框，如下所示：

  A B C D
A 0 1 0 1
B 0 1 1 0
C 1 0 1 0
D 0 0 0 1

  A C D E
A 1 0 0 0
B 0 1 0 0
D 0 0 0 0
E 1 0 0 1

我想将这两个数据帧合并为一个，以便合并具有相同列和索引名称的单元格。最终结果应如下所示：

  A B C D E
A 1 1 0 1 0
B 0 1 1 0 0
C 1 0 1 0 0
D 0 0 0 1 0
E 1 0 0 0 1

我尝试使用Pandas.concat方法，但它仅沿其中一个轴连接。

Answer 1

怎么样：

(df1.add(df2, fill_value=0)
    .fillna(0)
    .gt(0)
    .astype(int))

输出：

    A   B   C   D   E
A   1   1   0   1   0
B   0   1   1   0   0
C   1   0   1   0   0
D   0   0   0   1   0
E   1   0   0   0   1

Answer 2

align和np.maximum

• pandas.DataFrame.align将产生调用DataFrame和参数DataFrame的副本，它们的index和column属性对齐，并以{{ 1个} {}中的两个tuple
• 将两者都传递到numpy.maximum，这将很方便地认为它们是DataFrame对象，并返回具有适当最大值的新pandas.DataFrame。

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DataFrame