Merge панды dataframe с работы колонки

Question

Я искал архив, но не нашел то, что хотел (вероятно, потому что я не знаю, какие ключевые слова использовать)

Вот моя проблема: у меня есть куча данные должны быть объединены; Я также хочу обновить значения поднабора столбцов с суммой по кадрам данных.

К примеру, у меня есть два dataframes, DF1 и df2:

df1=pd.DataFrame([ [1,2],[1,3], [0,4]], columns=["a", "b"]) 
df2=pd.DataFrame([ [1,6],[1,4]], columns=["a", "b"]) 

    a b   a b 
0 1 2  0 1 5 
1 1 3  2 0 6 
2 0 4  

после слияния, я хотел бы иметь колонку «Ъ» обновляется с суммой соответствующих записей, а столбец «а» должно быть так же, как df1 (или df2, на самом деле не волнует), как и раньше:

a b 
0 1 7 
1 1 3 
2 0 10 

Теперь, расширить это объединение трех или более кадров данных.

Есть ли простые, встроенные трюки, чтобы сделать это? или мне нужно обрабатывать один за другим, по очереди?

===== Редактировать/Разъяснение =====

В реальном мире, например, каждый кадр данных может содержать индексы, которые не в других кадрах данных. В этом случае объединенный фрейм данных должен иметь все из них и обновлять общие записи/индексы суммой (или некоторой другой операцией).

Answer 1

Только частичное, неполное решение. Но основное решение решается:

df3 = pd.concat([df1, df2], join = "outer", axis=1) 
df4 = df3.b.sum(axis=1) 

df3 будет иметь два столбца «a» и два столбца «b». функция sum() на df3.b добавляет два столбца «b» и игнорирует NaN. Теперь df4 имеет столбец «b» с суммой столбцов «b» df1 и df2 и все индексы.

не решил колонку «а». В моем реальном случае в df3.a имеется довольно мало числа NaN, тогда как другие в df3.a должны быть одинаковыми. Я не нашел простой способ сделать столбец «a» в df4 и заполнить значение не-NaN. Теперь поиск функции «count» для получения элементов в строках df3.a (представьте, что у него несколько десятков столбцов «a»).