python从两个数据帧聚合列

我有两个数据帧：

df1

       A  B  C  D
Index
1      0  1  1  3
2      1  0  3  1
3      4  0  1  1
4      0  2  2  2

df2

       A  B
Index
1      1  2
2      3  4
3      0  0
4      1  2

我希望我的输出是

df_结果

       A  B  C  D
Index
1      1  3  1  3
2      4  4  3  1
3      4  0  1  1
4      1  4  2  2

基本上，我希望聚合相似的列值，并将不相似的列包含到结果中。请注意，

df1

和

df2

将始终具有相同的索引

如何在python的pandas库中执行此操作？

按列使用+并聚合

sum

：

df = pd.concat([df1, df2], axis=1).groupby(level=0, axis=1).sum()
print (df)
       A  B  C  D
Index            
1      1  3  1  3
2      4  4  3  1
3      4  0  1  1
4      1  4  2  2

---

按列使用+并聚合

sum

：

df = pd.concat([df1, df2], axis=1).groupby(level=0, axis=1).sum()
print (df)
       A  B  C  D
Index            
1      1  3  1  3
2      4  4  3  1
3      4  0  1  1
4      1  4  2  2

---

---

您可以使用

add

和

fill\u value

In [4336]: df1.add(df2, fill_value=0)
Out[4336]:
       A  B    C    D
Index
1      1  3  1.0  3.0
2      4  4  3.0  1.0
3      4  0  1.0  1.0
4      1  4  2.0  2.0

---

或者，使用

reindex

In [4341]: df1 + df2.reindex(columns=df1.columns, fill_value=0)
Out[4341]:
       A  B  C  D
Index
1      1  3  1  3
2      4  4  3  1
3      4  0  1  1
4      1  4  2  2

---

您可以使用

add

和

fill\u value

In [4336]: df1.add(df2, fill_value=0)
Out[4336]:
       A  B    C    D
Index
1      1  3  1.0  3.0
2      4  4  3.0  1.0
3      4  0  1.0  1.0
4      1  4  2.0  2.0

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或者，使用

reindex

In [4341]: df1 + df2.reindex(columns=df1.columns, fill_value=0)
Out[4341]:
       A  B  C  D
Index
1      1  3  1  3
2      4  4  3  1
3      4  0  1  1
4      1  4  2  2

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这真是太快了，我有一种感觉，你在问题发布之前就开始键入答案；-）就连我都觉得萨米人几分钟前吃过晚饭，所以也许这对我有帮助；）天哪，谢谢你。我想今天是我的幸运日：D.在4分钟内接受答案。那真是太快了。我有一种感觉，你开始在问题发布之前键入答案；-）就连我都觉得萨米人几分钟前吃过晚饭，所以也许这对我有帮助；）天哪，谢谢你。我想今天是我的幸运日：D.在4分钟内接受答案。