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Brian Smith
Asked: 2023-08-20 06:58:05 +0800 CST

Adicionando um número arbitrário de dataframe de pandas [duplicado]

  • 772

Digamos que eu tenha abaixo de 2pandas dataframes

import pandas as pd
dat1 = pd.DataFrame({'A' : [1999, -11234], 'B' : [88888, -345], 'C' : [-7777, -8978], 'D' : [7777, -8978]})
dat2 = pd.DataFrame({'A' : [999, 1234], 'B' : [8888, -345], 'C' : [-7777, -8978]})
Collection = [dat1, dat2]

No meu caso original, na verdade, tenho um número arbitrário de quadros de dados na lista Collection. Agora eu quero adicionar todos esses quadros de dados com adição de elemento por elemento, com base em correspondências de linha e coluna (se em um quadro de dados, se uma coluna e/ou linha estiver faltando, o valor correspondente será assumido como 0 em tal adição).

Existe algum método/função direto disponível para conseguir isso?

python-3.x

2 respostas

  1. Você pode usar junto com para adicionar um número arbitrário de quadros de dados juntos:functools.reducepd.DataFrame.add

    from functools import reduce
import pandas as pd

dat1 = pd.DataFrame({'A': [1999, -11234], 'B': [88888, -345], 'C': [-7777, -8978], 'D': [7777, -8978]})
dat2 = pd.DataFrame({'A': [999, 1234], 'B': [8888, -345], 'C': [-7777, -8978]})
dat3 = pd.DataFrame({'A': [100, 200], 'B': [300, -400], 'C': [500, 600], 'D': [700, 800]})
collection = [dat1, dat2, dat3]
result = reduce(lambda x, y: x.add(y, fill_value=0), collection)

    Isso somará os DataFrames na collectionlista, preenchendo todos os valores ausentes com 0.

    Saída result:

    índice A B C D
    0 3098 98076 -15054 8477.0
    1 -9800 -1090 -17356 -8178,0
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  2. Best Answer

    Você pode concattodos os quadros de dados juntos e, em seguida, usar groupbye sumpara obter o resultado desejado:

    import pandas as pd

dat1 = pd.DataFrame({'A': [1999, -11234], 'B': [88888, -345], 'C': [-7777, -8978], 'D': [7777, -8978]})
dat2 = pd.DataFrame({'A': [999, 1234], 'B': [8888, -345], 'C': [-7777, -8978]})
dat3 = pd.DataFrame({'A': [100, 200], 'B': [300, -400], 'C': [500, 600], 'D': [700, 800]})
collection = [dat1, dat2, dat3]

pd.concat(collection).groupby(level=0).sum()

    Saída:

          A      B      C       D
0  3098  98076 -15054  8477.0
1 -9800  -1090 -17356 -8178.0

    Obrigado a @SashSinha pelos dados

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