不同数据框中的列求和
创始人
2025-01-09 18:00:37
0次

要在不同的数据框中对列进行求和，可以使用pandas库中的concat函数来合并数据框，然后使用sum函数对列进行求和。以下是一个代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 合并数据框
merged_df = pd.concat([df1, df2])

# 求和
sum_df = merged_df.sum()

print(sum_df)

输出结果为：

A    30
B    48
dtype: int64

在这个示例中，首先创建了两个数据框df1和df2。然后使用concat函数将它们合并为一个数据框merged_df。最后，使用sum函数对merged_df中的列进行求和，得到了sum_df。

上一篇：不同数据框之间的相关性图表

下一篇：不同数据库厂商之间的模式比较

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