加入某個索引2個DataFrames沒有失蹤指數

引入NaN的我有2個DataFrames：加入某個索引2個DataFrames沒有失蹤指數

df1 = pandas.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], columns=['a','b','c']) 
df2 = df1*2 
df2.index = [1,2,3] 

>>> df1 
    a b c 
0 1 2 3 
1 4 5 6 
2 7 8 9 

>>> df2 
    a b c 
1 2 4 6 
2 8 10 12 
3 14 16 18

說，我想基於索引的a列添加從df2到df1：

df1['a'] += df2['a'] 
>>> df1 
    a b c 
0 NaN 2 3 
1 6 5 6 
2 15 8 9

當索引存在於兩個框架中時，這可以正常工作，但是我希望只在索引缺失的情況下添加零，而不是引入nan s。有沒有辦法做到這一點？

來源

2015-06-09 Mike

你的意思是這樣，'DF [ '一'] =（DF1 [ '一'] + DF2 [ '一']）fillna（。 0）'？ – Zero

@JohnGalt可以工作，但如果df ['a']非零開始，那麼這將給出錯誤的答案。 – Mike

然後'df1 ['a'] + df2 ['a']。reindex（df1.index）.fillna（0）'reindex（）應該工作嗎？ – Zero

您可以使用Series.add的說法fill_value=0：

>>> df1['a'] = df1['a'].add(df2['a'], fill_value=0) 

>>> df1 
    a b c 
0 1 2 3 
1 6 5 6 
2 15 8 9

來源

2015-06-09 18:35:07 mcwitt

加入某個索引2個DataFrames沒有失蹤指數

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