python - 仅当行和列值相同时才添加两个 pandas dataframe 值

Question

我有两个不同大小的数据框，其中一个比另一个大，但第二个数据框有更多的列。

如果数据框与另一个数据框具有相同的列和行值(在本例中为 id)，我在尝试添加数据框时遇到问题

这是一些虚拟数据以及我是如何尝试解决它的

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame([(1,2,3),(3,4,5),(5,6,7),(7,8,9),(100,10,12),(100,10,12),(100,10,12)], columns=['id','value','c'])
df2 = pd.DataFrame([(1,200,3,4,6),(3,400,3,4,6),(5,600,3,4,6),(5,620,3,4,6)], columns=['id','value','x','y','z'])

因此，如果 df1 和 df2 的 id 相同，则将列值添加到“whatToAdd”中的值

数据

df1: 
         id    value    c     
         1     2        3     
         3     4        5     
         5     6        7
         7     8        9     
         100   10       12    
         100   10       12
         100   10       12
df2: 
         id    value    x     y    z
         1     200      3     4    6
         3     400      3     4    6
         5     600      3     4    6
         5     620      3     4    6 

预期:

  Out: 
     id    value    x     y    z
     1     202      3     4    6
     3     404      3     4    6
     5     606      3     4    6
     5     626      3     4    6 

尝试过:

for each in df1.a:
    if(df2.loc[df2['a'] == each]):
        df2['a']+=df['a']

吐出错误“DataFrame 的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。”这让我感到困惑，因为我试过了:

df2.loc[df2['a']==1

在循环之外它有效

Answer 1

将两个数据框设置为具有相同索引后:

df1 = df1.set_index("id")
df2 = df2.set_index("id")

你可以做一个非常简单的操作:

mask = df1.index.isin(df2.index)
df2["value"] += df1.loc[mask, "value"]

输出:

    value   x   y   z
id              
1   202     3   4   6
3   404     3   4   6
5   606     3   4   6
5   626     3   4   6

您始终可以执行 df2.reset_index() 以返回到原始设置。