請(qǐng)使用所附圖片作為參考。我有兩個(gè)數(shù)據(jù)框df_class_a有數(shù)據(jù)：Subject maximum minimumPhysics 98 50 Maths 100 45 Chem 99 65 df_class_b 與數(shù)據(jù)Subject maximum minimumMaths 100 45 Physics 98 44 Chem 85 50 language 88 54 我想將它們合并以形成一個(gè)新的數(shù)據(jù)框，例如 df_addSubject maximum minimumMaths 200 90 Physics 196 94 Chem 184 115 Language 88 54這將是數(shù)據(jù)幀的總和，但它們都沒(méi)有相同的數(shù)據(jù)行。我如何使用 pandas 中的 .add 功能來(lái)做到這一點(diǎn)。
3 回答
蕪湖不蕪
TA貢獻(xiàn)1796條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊
另一個(gè)解決方案：
m = pd.merge(df1, df2, on='Subject', how='outer')
m['maximum'] = m[['maximum_x', 'maximum_y']].sum(axis=1)
m['minimum'] = m[['minimum_x', 'minimum_y']].sum(axis=1)
print(m[['Subject', 'maximum', 'minimum']])
印刷：
Subject maximum minimum
0 Maths 200.0 90.0
1 Physics 196.0 94.0
2 Chem 184.0 115.0
3 language 88.0 54.0
臨摹微笑
TA貢獻(xiàn)1982條經(jīng)驗(yàn) 獲得超2個(gè)贊
轉(zhuǎn)換Subject為DataFramesby中的索引DataFrame.set_index，然后使用DataFrame.addwith?fill_value=0)：
df = df_class_a.set_index('Subject').add(df_class_b.set_index('Subject'), fill_value=0)
print (df)
? ? ? ? ? maximum? minimum
Subject? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
Chem? ? ? ? 184.0? ? 115.0
Maths? ? ? ?200.0? ? ?90.0
Physics? ? ?196.0? ? ?94.0
language? ? ?88.0? ? ?54.0
concat或者與聚合一起使用sum：
df = pd.concat([df_class_a, df_class_b]).groupby('Subject', as_index=False).sum()
print (df)
? ? Subject? maximum? minimum
0? ? ? Chem? ? ? 184? ? ? 115
1? ? ?Maths? ? ? 200? ? ? ?90
2? ?Physics? ? ? 196? ? ? ?94
3? language? ? ? ?88? ? ? ?54
長(zhǎng)風(fēng)秋雁
TA貢獻(xiàn)1757條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊
你可以試試：
df_add = pd.DataFrame({
'Subject': df_class_a['Subject'],
'Maximum': df_class_a['Maximum']+df_class_b['Maximum'],
'Minimum': df_class_a['Minimum']+df_class_b['Minimum']
})
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