Come aggiungere due pandas dataframes (con esempio)
È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per aggiungere i valori in due DataFrames panda:
df3 = df1. add (df2, fill_value= 0 )
Ciò produrrà un nuovo DataFrame che contiene la somma degli elementi corrispondenti in ogni singolo DataFrame.
Se un elemento esiste in un DataFrame e non nell’altro, l’elemento esistente verrà utilizzato nel DataFrame risultante.
L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.
Esempio: come aggiungere due DataFrames Pandas
Supponiamo di avere i seguenti due DataFrames panda:
import pandas as pd #create first DataFrame df1 = pd. DataFrame ({' points ': [18, 22, 19, 14, 11], ' assists ': [5, 11, 7, 9, 12]}) #view first DataFrame print (df1) assist points 0 18 5 1 22 11 2 19 7 3 14 9 4 11 12 #create second DataFrame df2 = pd. DataFrame ({' points ': [10, 5, 4, 3, 9, 14], ' assists ': [9, 7, 4, 2, 3, 3]}) #view second DataFrame print (df2) assist points 0 10 9 1 5 7 2 4 4 3 3 2 4 9 3 5 14 3
Possiamo utilizzare la seguente sintassi per creare un nuovo DataFrame che prende la somma degli elementi corrispondenti in ogni singolo DataFrame:
#create new DataFrame by adding two DataFrames
df3 = df1. add (df2, fill_value= 0 )
#view new DataFrame
print (df3)
assist points
0 28.0 14.0
1 27.0 18.0
2 23.0 11.0
3 17.0 11.0
4 20.0 15.0
5 14.0 3.0
Si noti che il DataFrame risultante contiene la somma degli elementi corrispondenti in ogni singolo DataFrame.
Tieni presente che la riga con un valore di indice pari a 5 esisteva solo nel secondo DataFrame, quindi i valori in questa riga sono semplicemente i valori nel secondo DataFrame.
Tieni inoltre presente che da quando abbiamo effettuato l’aggiunta, ciascuno dei valori nel nuovo DataFrame è rappresentato come valori float con una cifra decimale.
Per riconvertire ciascuno di questi valori in un numero intero, possiamo utilizzare la funzione astype() :
#convert all columns in new DataFrame to integer
df3 = df3. astype (' int64 ')
#view updated DataFrame
print (df3)
assist points
0 28 14
1 27 18
2 23 11
3 17 11
4 20 15
5 14 3
Ciascuno dei valori nel nuovo DataFrame sono ora numeri interi.
Risorse addizionali
I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attività comuni dei panda:
Panda: aggiungi una colonna da un DataFrame a un altro
Panda: ottieni righe che non si trovano in un altro DataFrame
Panda: come verificare se più colonne sono uguali