如何对给定列求和熊猫数据框列表答案

【问题标题】：How to sum list of pandas dataframes by with respect to given column如何对给定列求和熊猫数据框列表
【发布时间】：2021-01-03 14:45:45
【问题描述】：

我有包含两列的熊猫数据框列表，基本上是类和值：

df1:

Name	Count
Bob	10
John	20

df2:

Name	Count
Mike	30
Bob	40

不同的数据帧中可能有相同的“名称”，可能没有相同的“名称”，并且列表包含超过 100 个数据帧。但在每个数据框中，所有“名称”都是唯一的。

我需要的是遍历所有数据帧并创建一个大数据帧，其中显示来自“名称”的所有值及其来自所有数据帧的“计数”总和，例如：

结果：

Bob 的数据是求和的，其他的则不是，因为它们只出现一次。一旦有很多数据框，有没有有效的方法？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

pd.concat 然后groupby:

df = pd.concat(dfs) # where dfs is a list of dataframes

那你就可以了

gp = df.groupby(['Name'])['Count'].sum()

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以执行以下操作（假设您有更多仅包含在一个数据框中的数据，使用fill_value=0 仍然提供价值..：

df1.set_index('Name').add(df2.set_index('Name'), fill_value=0).reset_index()

>>> Name    Count
0   Bob     50.0
1   John    20.0
2   Mike    30.0

【讨论】：