Python 3.x 通过对其中一列求和，外部合并两个数据帧

两个数据帧

例如。 数据1

数据2

正在查找此输出：

id : [1, 2, 3, 4]

value: [3, 6, 5, 5]

与聚合

总和一起使用

：

df1 = pd.DataFrame({'id':[1, 2, 3],'value':[2, 3, 5]})
df2 = pd.DataFrame({'id':[1, 2, 4],'value':[1, 3, 5]})

df = pd.concat([df1, df2]).groupby('id').sum().reset_index()
print (df)
   id  value
0   1      3
1   2      6
2   3      5
3   4      5

与聚合

总和一起使用

：

df1 = pd.DataFrame({'id':[1, 2, 3],'value':[2, 3, 5]})
df2 = pd.DataFrame({'id':[1, 2, 4],'value':[1, 3, 5]})

df = pd.concat([df1, df2]).groupby('id').sum().reset_index()
print (df)
   id  value
0   1      3
1   2      6
2   3      5
3   4      5

---

你能告诉我们你的数据框的形状吗？是嵌套列表还是行/列？很抱歉误解。“id”和“value”是列名，列表是值的列表。您能告诉我们您的数据框的形状吗？是嵌套列表还是行/列？很抱歉误解。“id”和“value”是列名，列表是值列表。

df1 = pd.DataFrame({'id':[1, 2, 3],'value':[2, 3, 5]})
df2 = pd.DataFrame({'id':[1, 2, 4],'value':[1, 3, 5]})

df = pd.concat([df1, df2]).groupby('id').sum().reset_index()
print (df)
   id  value
0   1      3
1   2      6
2   3      5
3   4      5