Python 将多个帧添加到一起（两个以上）

如何将多个数据帧添加到一起。我要总结10个数据帧。我试着用

df_add = df1.add(df2, df3 fill_value=0)

但它不起作用

这是创建dfs的代码

df1 = pd.DataFrame([(1,2),(3,4),(5,6)], columns=['a','b'])


   a  b
0  1  2
1  3  4
2  5  6

df2 = pd.DataFrame([(100,200),(300,400),(500,600)], columns= 
['a','b'])

df3 = pd.DataFrame([(100,200),(300,400),(500,600)], columns= 
['a','b'])

现在，我如何才能添加这些，以便

     a      b
0   201    402
1   603     804
2   1005    1206

看起来很简单

sum((df1,df2,df3))

工作和提供：

      a     b
0   201   402
1   603   804
2  1005  1206

作为附录

df1 + df2 + df3

很好用。如果性能很重要而索引匹配不重要，则考虑向量化的

np.sum

，并避免开销

%timeit np.sum([df1.values,df2.values,df3.values],axis=0)
27.2 µs ± 3.06 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

%timeit df1+df2+df3
1.21 ms ± 23.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

%timeit sum((df1,df2,df3))
2.04 ms ± 208 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

---

df1+df2+df3

有什么问题？我同意在数据帧对象上使用python

sum

是不明智的，最好让数据帧处理求和或使用numpy。

df1+df2+df3

更好。见@rafaelc计时。