Вам нужно add
с fillna
, но в df1
и df2
должно быть NO NaN
значений, be вызвать fillna
удалили их:
print (df1.add(df2, fill_value=0).fillna(0).astype(int))
a b c
a1 1 2 0
a2 3 514 123
a3 5 539 134
Другое решение с union
обоих indexes
и reindex
- работает, если NaN
в DataFrames
:
idx = df1.index.union(df2.index)
print (df1.reindex(idx, fill_value=0))
a b
a1 1 2
a2 3 4
a3 5 6
print (df2.reindex(idx, fill_value=0))
b c
a1 0 0
a2 510 123
a3 533 134
idx = df1.index.union(df2.index)
print (df1.reindex(idx, fill_value=0)
.add(df2.reindex(idx, fill_value=0), fill_value=0)
.astype(int))
a b c
a1 1 2 0
a2 3 514 123
a3 5 539 134
df1 = pd.DataFrame({'a':[1,3,5],
'b':[2,4,6]}, index=['a1','a2','a3'])
print (df1)
a b
a1 1 2
a2 3 4
a3 5 6
df2 = pd.DataFrame({'b':[510,533],
'c':[123,np.nan]}, index=['a2','a3'])
print (df2)
b c
a2 510 123.0
a3 533 NaN
print (df1.reindex(idx, fill_value=0).add(df2.reindex(idx, fill_value=0), fill_value=0))
a b c
a1 1.0 2 0.0
a2 3.0 514 123.0
a3 5.0 539 NaN
print (df1.add(df2, fill_value=0).fillna(0).astype(int))
a b c
a1 1 2 0
a2 3 514 123
a3 5 539 0 <- replace NaN to 0
Чем k вам так много !! Я пошел с вашим первым решением, поскольку второе решение может свернуть индексы. Исправьте меня, если я ошибаюсь – user3471409
Я думаю, что второе решение работает тоже, но это немного сложно, потому что работает, если в dataframes (один из них или обоих) есть 'NaN'. – jezrael