Python 添加两个索引不同的数据帧

我有两个数据帧，每一个都有很多列和行。每行中的元素相同，但它们的索引不同。我想添加两个数据帧的其中一列的元素

作为一个基本的例子，考虑以下两个系列：

Sr1 = pd.Series([1,2,3,4], index = [0, 1, 2, 3])
Sr2 = pd.Series([3,4,-3,6], index = [1, 2, 3, 4])

假设每一行包含相同的元素，只是在不同的索引中。我想添加这两列，最后得到一个新列，其中包含

[4,6,0,10]

。相反，由于索引，我得到了

[nan，5，7，1]

有没有一种简单的方法可以在不改变指数的情况下解决这个问题

我希望输出为一个系列。

使用

zip

Ex:

import pandas as pd

Sr1 = pd.Series([1,2,3,4], index = [0, 1, 2, 3])
Sr2 = pd.Series([3,4,-3,6], index = [1, 2, 3, 4])

sr3 = [sum(i) for i in zip(Sr1, Sr2)]
print(sr3)

[4, 6, 0, 10]

输出：

import pandas as pd

Sr1 = pd.Series([1,2,3,4], index = [0, 1, 2, 3])
Sr2 = pd.Series([3,4,-3,6], index = [1, 2, 3, 4])

sr3 = [sum(i) for i in zip(Sr1, Sr2)]
print(sr3)

[4, 6, 0, 10]

使用

zip

Ex:

import pandas as pd

Sr1 = pd.Series([1,2,3,4], index = [0, 1, 2, 3])
Sr2 = pd.Series([3,4,-3,6], index = [1, 2, 3, 4])

sr3 = [sum(i) for i in zip(Sr1, Sr2)]
print(sr3)

[4, 6, 0, 10]

输出：

import pandas as pd

Sr1 = pd.Series([1,2,3,4], index = [0, 1, 2, 3])
Sr2 = pd.Series([3,4,-3,6], index = [1, 2, 3, 4])

sr3 = [sum(i) for i in zip(Sr1, Sr2)]
print(sr3)

[4, 6, 0, 10]

您可以使用，这将为您提供一个numpy表示，然后您可以这样添加它们：

Sr1.values + Sr2.values

您可以使用，这将为您提供一个numpy表示，然后您可以这样添加它们：

Sr1.values + Sr2.values

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一种方法是在一个或多个系列上使用

reset_index

：

Sr1 = pd.Series([1,2,3,4], index = [0, 1, 2, 3])
Sr2 = pd.Series([3,4,-3,6], index = [1, 2, 3, 4])

res = Sr1 + Sr2.reset_index(drop=True)

0     4
1     6
2     0
3    10
dtype: int64

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一种方法是在一个或多个系列上使用

reset_index

：

Sr1 = pd.Series([1,2,3,4], index = [0, 1, 2, 3])
Sr2 = pd.Series([3,4,-3,6], index = [1, 2, 3, 4])

res = Sr1 + Sr2.reset_index(drop=True)

0     4
1     6
2     0
3    10
dtype: int64

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您可以使用重置索引（drop=True）：

而且

---

您可以使用重置索引（drop=True）：

而且

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预期输出的格式是什么？列表还是系列？如果您不想担心索引对齐，我建议您使用numpy数组。您好，它应该是系列。那么输出系列应该有哪些索引？应将此信息添加到问题中。是否在“帮助”下面找到答案？请随意接受答案（左侧绿色勾选），或要求澄清。预期输出的格式是什么？列表还是系列？如果您不想担心索引对齐，我建议您使用numpy数组。您好，它应该是系列。那么输出系列应该有哪些索引？应将此信息添加到问题中。是否在“帮助”下面找到答案？欢迎接受答案（左边绿色勾选），或要求澄清。您好，谢谢您的建议。拉链很整齐。我不知道。我希望结果会是一个系列，正如我上面所说的。当涉及熊猫和numpy时，迭代是不必要的，并且不能很好地扩展。嗨，谢谢你的建议。拉链很整齐。我不知道。我希望结果会是一个系列，正如我上面所说的。当涉及熊猫和numpy时，迭代是不必要的，并且不能很好地扩展。对，这个

reset\u index

不会干扰原始系列的索引，但只能临时使用。感谢您，此

reset_index

不会影响原始系列的索引，但只能临时使用。谢谢