python - 合并具有相同值的 numpy 数组/数据帧并保持差异

Question

我有两个数组。

第一个看起来像这样:

        Date          Price  Volume
2019-04-15 01:00:00    50      100
2019-04-15 02:00:00    35      120

第二个数组如下所示:

        Date          Price  Volume
2019-04-15 01:00:00    50      200
2019-04-15 02:00:00    40      130

输出数组应该是这样的:

        Date          Price  Volume
2019-04-15 01:00:00    50      300
2019-04-15 02:00:00    35      120
2019-04-15 02:00:00    40      130

因为第一行的价格和日期相同，所以我对输出数组中的交易量求和。

我试过几种方法。也许有人知道如何创建输出数组或数据框。

Answer 1

使用concat和 DataFrame.groupby 的总和按两列:

df = pd.concat([df1, df2]).groupby(['Date','Price'], as_index=False)['Volume'].sum()
print (df)
                  Date  Price  Volume
0  2019-04-15 01:00:00     50     300
1  2019-04-15 02:00:00     35     120
2  2019-04-15 02:00:00     40     130