两个包含浮点值的数据框的列总和

Question

我有两个数据框。列名与那些数据框相同。我想对数据帧中相同列的浮点值求和然后我可以使用

df3 = df1.add(df2)

但是，我的数据框包含两列字符串。这些字符串也被添加。我如何编写代码而不是添加字符串而是在两个数据框中添加浮点数两个示例数据框如下：

df1 = pd.DataFrame(dict(Team=['A','B','C','D'],Value=[1,2,3,4]),index=[0,1,2,3])
df2 = pd.DataFrame(dict(Team=['A','B','C','D'],Value=[3,1,2,4]),index=[0,1,2,3])

当我使用df3 = df1.add(df2) 它还在列 "Team" 中添加了如下字符串：

  Team  Value
0  AA     4
1  BB     3
2  CC     5
3  DD     8

如何在不添加团队但添加值的情况下编写代码。

谢谢，

齐普

Answer 1

使用团队名称作为索引而不是整数索引：

In [2]: df1 = pd.DataFrame(dict(Team=['A','B','C','D'],Value=[1,2,3,4])).set_index('Team')
   ...: df2 = pd.DataFrame(dict(Team=['A','B','C','D'],Value=[3,1,2,4])).set_index('Team')

In [3]: df1 + df2
Out[3]: 
      Value
Team       
A         4
B         3
C         5
D         8

如果您有多个其他列，只需对这些列求和即可：

total = df1['Value'] + df2['Value']

另外，如果你需要一个与df1和df2形状相同的数据帧，用总和代替Value，你可以做

df3 = df1.copy()
df3['Value'] = total

两个包含浮点值的数据框的列总和

Sum of columns from two data frames that contain float values

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