将dataframe具有相同值的数据另一个数据想加
时间: 2024-03-14 17:48:18 浏览: 82
您可以使用 Pandas 库中的 groupby() 方法将具有相同值的数据分组,并使用 sum() 方法将它们相加。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
'D': [9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]})
# 按 A 和 B 列分组,并对 C 和 D 列求和
df_sum = df.groupby(['A', 'B']).sum()
print(df_sum)
```
输出结果为:
```
C D
A B
bar one 8 15
two 9 26
foo one 6 19
two 7 26
```
以上代码将数据按 A 和 B 两列进行分组,并对每组的 C 和 D 列进行求和。
相关问题
有两个DataFrame,从一个DataFrame中找出与另一个DataFrame相同的值
可以使用 Pandas 的 merge 函数来合并两个 DataFrame,然后找到相同的值。假设第一个 DataFrame 叫做 df1,第二个 DataFrame 叫做 df2,可以按照下面的方式实现:
```python
merged_df = pd.merge(df1, df2)
```
这将返回一个包含两个 DataFrame 共同拥有的行的新 DataFrame。如果你只想找到相同的值而不需要返回整个 DataFrame,可以使用 intersect1d 函数:
```python
common_values = np.intersect1d(df1.values, df2.values)
```
这将返回一个包含相同值的 numpy 数组。注意,这个方法只适用于两个 DataFrame 中的列数相同且每列的数据类型都相同的情况。如果有不同的列或数据类型,则需要进行适当的类型转换和列选择。
已知有一个dataFrame数据,需要新建一个和该dataFrame数据相同索引的dataFrame
要新建一个和已知DataFrame数据相同索引的DataFrame,可以使用`reindex`方法,并传递已知DataFrame数据的索引。例如:
```
import pandas as pd
# 已知 DataFrame 数据
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
# 新建一个和 df1 相同索引的 DataFrame
df2 = pd.DataFrame(index=df1.index, columns=df1.columns)
print(df2)
```
输出结果为:
```
A B
a NaN NaN
b NaN NaN
c NaN NaN
```
在这个例子中,我们首先创建了一个名为`df1`的DataFrame对象,它包含两列'A'和'B',每列有三个值[1, 2, 3]和[4, 5, 6]。此外,它还指定了一个索引为['a', 'b', 'c']。
然后,我们使用`reindex`方法创建了一个名为`df2`的新DataFrame对象,它具有与`df1`相同的索引和列,但是没有任何数据。这个方法通过传递`index`和`columns`参数来重建索引,并将所有值初始化为NaN。最后,我们将`df2`打印出来,可以看到它是一个与`df1`具有相同索引和列的空DataFrame。