添加两个 Pandas 数据框

问题描述：

我有两个dataframes，均由 索引timeseries。我需要将元素加在一起以形成一个新的dataframe，但前提是索引和列相同。如果该项目在其中一个 中不存在，dataframe则应将其视为零。

我尝试过使用.add，但无论索引和列如何，这个都会求和。还尝试了一个简单的，但如果两个数据框都没有元素，combined_data = dataframe1 + dataframe2这会给出一个。NaN

有什么建议吗？

解决方案 1：

怎么样x.add(y, fill_value=0)？

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame([(1,2),(3,4),(5,6)], columns=['a','b'])
Out: 
   a  b
0  1  2
1  3  4
2  5  6

df2 = pd.DataFrame([(100,200),(300,400),(500,600)], columns=['a','b'])
Out: 
     a    b
0  100  200
1  300  400
2  500  600

df_add = df1.add(df2, fill_value=0)
Out: 
     a    b
0  101  202
1  303  404
2  505  606

解决方案 2：

如果我理解正确的话，你想要的是类似这样的东西：

(x.reindex_like(y).fillna(0) + y.fillna(0).fillna(0))

这将得出两个数据框的总和。如果一个值在一个数据框中而不在另一个数据框中，则该位置的结果将是现有值（查看 X 中的 B0 和 Y 中的 B0 并查看最终输出）。如果两个数据框中都缺少一个值，则该位置的结果将为零（查看 X 中的 B1 和 Y 中的 B1 并查看最终输出）。

>>> x
   A   B   C
0  1   2 NaN
1  3 NaN   4
>>> y
    A   B   C
0   8 NaN  88
1   2 NaN   5
2  10  11  12
>>> (x.reindex_like(y).fillna(0) + y.fillna(0).fillna(0))
    A   B   C
0   9   2  88
1   5   0   9
2  10  11  12

解决方案 3：

如果上述两个答案fillna(0)具有不同的结构，则直接相加都会给出 Nan 值。

最好使用 fill_value

df.add(other_df, fill_value=0)

解决方案 4：

为了使答案更加通用...首先，我将采用公共索引来同步两个数据框，然后我将它们分别连接到我的模式（日期），然后我将对同名的列求和，最后连接两个数据框（删除其中一个数据框中添加的列），

您可以在此处看到一个例子（谷歌的股票价格取自谷歌）：

import numpy as np
import pandas as pd
import datetime as dt

prices = pd.DataFrame([[553.0, 555.5, 549.3, 554.11, 0],
                       [556.8, 556.8, 544.05, 545.92, 545.92],
                       [545.5, 546.89, 540.97, 542.04, 542.04]],
                       index=[dt.datetime(2014,11,04), dt.datetime(2014,11,05), dt.datetime(2014,11,06)],
                       columns=['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Adj Close'])

corrections = pd.DataFrame([[0, 555.22], [1238900, 0]],
                    index=[dt.datetime(2014,11,3), dt.datetime(2014,11,4)],
                    columns=['Volume', 'Adj Close'])

dates = pd.DataFrame(prices.index, columns = ['Dates']).append(pd.DataFrame(corrections.index, columns = ['Dates'])).drop_duplicates('Dates').set_index('Dates').sort(axis=0)
df_corrections = dates.join(corrections).fillna(0)
df_prices = dates.join(prices).fillna(0)

for col in prices.columns:
    if col in corrections.columns:
        df_prices[col]+=df_corrections[col]
        del df_corrections[col]

df_prices = df_prices.join(df_corrections)