Сумма двух DataFrame

#python #python_3x #pandas #dataframe

Допустим у нас есть два датафрейма: 

test =pd.DataFrame(columns=['a','b'], data=[[1,2],[3,5],[5,7]])




test2 =pd.DataFrame(columns=['a','b'], data=[[1,2],[3,5]])




Таким образом получается что у одного есть индекс которого нет у другого.

Теперь если мы сделаем сложение test+test2 мы получим:



Есть ли возможность сделать так, чтобы в сумме датафреймов, в индексе которого не
было в одном датафрейме, ставились значения датафрейма у которого был этот индекс,
вместо NaN которые имеем сейчас?? 
    

Ответы

Ответ 1

Воспользуйтесь методом DataFrame.combine_first(other) после суммирования.

Пример:

Исходные DataFrame'ы:

In [18]: d1 = pd.DataFrame(columns=['a','b'], data=[[1,2],[3,5],[5,7]])

In [19]: d2 = pd.DataFrame(columns=['a','b'], data=[[1,2],[3,5],[8,9]], index=[0,1,4])

In [20]: d1
Out[20]:
   a  b
0  1  2
1  3  5
2  5  7

In [21]: d2
Out[21]:
   a  b
0  1  2
1  3  5
4  8  9


Решение:

In [22]: res = d1.add(d2).combine_first(d1).combine_first(d2)


Результат:

In [23]: res
Out[23]:
     a     b
0  2.0   4.0
1  6.0  10.0
2  5.0   7.0
4  8.0   9.0


Ответ 2

Попробуйте через метод add():

sum = test.add(test2, fill_value=0)



отсутствующие значения в другом датафрейме 
будут заполнены значением fill_value