Python 合并期间，合并列

我需要使用具有以下属性的pandas合并多个数据帧：

• 数据帧总是有相同的列，例如

  名称

  ，

  类型

  ，和

  值

• 合并需要考虑两列，

  name

  和

  type

  ，以便识别匹配项
• 数据帧可能具有不同的行数
• 在上面的示例中，另一列

  value

  ，应该在合并后生成一列。如果两个数据集有一行具有相同的

  名称

  和

  类型

  ，则

  值

  的结果应为每个数据集的值之和
• 我不关心行的索引

例如，如果我有

数据帧df1

：

df1:
      name type  value
    0  foo    A     11
    1  bar    B     12

以及

数据帧df2

：

df2:
      name type  value
    0  foo    A     21
    1  bar    C     22
    2  baz    C     23

那么我希望结果是

result_want:
      name type  value
    0  foo    A     32
    1  bar    B     12
    2  bar    C     22
    3  baz    C     23

到目前为止，我发现最好的方法是如何进行合并，如下所示：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({ 
        "name": ["foo", "bar"], 
        "type": ["A", "B"],
        "value": [11, 12]
    })


df2 = pd.DataFrame({ 
        "name": ["foo", "bar", "baz"], 
        "type": ["A", "C", "C"], 
        "value": [21, 22, 23]
    })

result = pd.merge(df1, df2, how='outer', on=['name', 'type'])
print(result)

给予

你可以在这里用

 name type  value_x  value_y
0  foo    A     11.0     21.0
1  bar    B     12.0      NaN
2  bar    C      NaN     22.0
3  baz    C      NaN     23.0

out = pd.concat([df1, df2])
out.groupby(['name', 'type'], as_index=False).sum()

  name type  value
0  bar    B     12
1  bar    C     22
2  baz    C     23
3  foo    A     32