Pandas对多个数据框求和

小编典典

Pandas对多个数据框求和

python

我有多个数据框，每个数据框都有一个多级索引和一个值列。我想在值列上添加所有数据框。

df1 + df2

并非每个数据帧中的所有索引都是完整的，因此我进入nan了所有数据帧中都不存在的行。

我该如何克服这个问题并将任何数据框中不存在的行都视为值为0？

例如。我想得到

   val
a    2
b    4
c    3
d    3

来自pd.DataFrame({'val':{'a': 1, 'b':2, 'c':3}}) + pd.DataFrame({'val':{'a': 1, 'b':2, 'd':3}})而不是

   val
a    2
b    4
c  NaN
d  NaN

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2021-01-16

共1个答案

小编典典

使用add带fill_value=0参数的方法。

df1 = pd.DataFrame({'val':{'a': 1, 'b':2, 'c':3}})
df2 = pd.DataFrame({'val':{'a': 1, 'b':2, 'd':3}})

df1.add(df2, fill_value=0)

MultiIndex示例

idx1 = pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 'A'), ('a', 'B'), ('b', 'A'), ('b', 'D')])
idx2 = pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 'A'), ('a', 'C'), ('b', 'A'), ('b', 'C')])

np.random.seed([3,1415])
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 1), idx1, ['val'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 1), idx2, ['val'])

df1

df2

df1.add(df2, fill_value=0)

2021-01-16