Pandas 比较列中不同值的两个数据帧

我有两个dataframe，请告诉我如何通过运算符名称比较它们，如果匹配，则添加值​​到第一个数据帧的数量和时间

In [2]: df1                              In [3]: df2
    Out[2]:                                  Out[3]:
       Name   count   time                      Name   count   time           
    0  Bob      123   4:12:10                 0 Rick       9   0:13:00
    1  Alice     99   1:01:12                 1 Jone       7   0:24:21
    2  Sergei    78   0:18:01                 2 Bob       10   0:15:13
    85 rows x 3 columns                       105 rows x 3 columns

我想得到：

In [5]: df1                              
    Out[5]:                                  
       Name   count   time                                 
    0  Bob      133   4:27:23                 
    1  Alice     99   1:01:12                
    2  Sergei    78   0:18:01                 
    85 rows x 3 columns

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使用

设置索引

并将它们相加。最后，返回更新

df1 = df1.set_index('Name')
df1.update(df1 + df2.set_index('Name'))
df1 = df1.reset_index()

Out[759]:
     Name  count     time
0     Bob  133.0 04:27:23
1   Alice   99.0 01:01:12
2  Sergei   78.0 00:18:01

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注意：我假设

df1

和

df2

中的

time

列的日期/时间格式已经正确。如果它们是字符串格式，则在运行上述命令之前，需要对其进行转换，如下所示：

df1.time = pd.to_timedelta(df1.time)
df2.time = pd.to_timedelta(df2.time)

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看看您可以添加两个数据帧，其中包含一些记录和预期输出吗？@Danila Ganchar对吗？是的，但我迟到了（（您是否尝试了

AndyL.

解决方案？是的，谢谢您的帮助