添加具有部分重叠索引的 DataFrame

Question

我想将两个 Pandas DataFrame 添加在一起，其中包含日期时间索引和一组公共列。

日期时间索引将具有 95% 的公共值，但 df2 中的某些行可能不在 df1 中，反之亦然。

我想将两个 DataFrame 添加在一起，当其中一个 DataFrame 没有索引时，另一个 DataFrame 仅将其视为 0 （或采用带有值的那个，以更好者为准） 。

结果应该不删除任何索引，即类似于外部连接的东西，而不是内部连接。

我尝试过 pd.add，但似乎会丢弃 NaN 结果，其中两个 DataFrame 都没有条目。

pd.concat 在它们没有公共索引的地方工作，但在它们有公共索引的地方我得到重复而不是相加。我是否必须执行第二个 groupby sum 步骤？我认为有一种更简单的方法可以做到这一点。

例如：

FRAME 1

月份	Val 1	Val 2
2022-01-01	1	2
2022-02-01	3	4
2022-03-01	5	6

FRAME 2

月份	Val 1	瓦尔2
2022-03-01	101	102
2022-04-01	103	104
2024-01-01	105	106
2025-01-01	107	108

期望结果

月份	Val 1	Val 2
2022-01-01	1	2
2022-02-01	3	4
2022-03-01	106	108
2022年4月1日	103	104
2024年1月1日	105	106
2025年1月1日	107	108

Answer 1

希望这对你有用:)

pd.concat([df1,df2]).groupby(["Month"]).sum().reset_index()

输出

    Month   Val1    Val2
0   2022-01-01  1   2
1   2022-02-01  3   4
2   2022-03-01  106 108
3   2022-04-01  103 104
4   2024-01-01  105 106
5   2025-01-01  107 108

Answer 2

假设“Month”是索引（如果不是先 set_index('Month')），我们可以使用 reindex 每个 DataFrame 与索引的并集，fillna 和 add：

idx = df1.index.union(df2.index)
out = df1.reindex(idx).fillna(0).add(df2.reindex(idx).fillna(0)).astype(int)

输出：

            Val 1  Val 2
Month                   
2022-01-01      1      2
2022-02-01      3      4
2022-03-01    106    108
2022-04-01    103    104
2024-01-01    105    106
2025-01-01    107    108