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python - 对来自多个 DataFrame 的列求和

问题描述

我有 N 个数据框，命名为 data1，data2...等
每个数据框都有两列“X”和“Y”。每个数据帧的长度都不一样。
我需要一个包含“X”列总和的新数据框。我刚刚尝试过类似的东西：

dataframesum = pd.DataFrame(0, index=np.arange(Some_number),columns = ['X']
for i in range(N):
dataframesum.add(globals()['Data%s'%i]['X'], fill_values = 0)

但它不起作用（我不确定 Some_number 的值应该是多少）并且我收到下一个错误：

NotImplementedError: fill_value 0 not supported

标签： pythonpandas

解决方案

您应该使用字典来存储任意数量的变量。

因此，假设您将数据帧存储在dfs = {1: df1, 2: df2, 3: df3...}.

然后，您可以通过以下方式连接它们pd.concat：

df_concat = pd.concat(list(dfs.values()))

最后，您可以通过以下方式对列求和pd.DataFrame.sum：

sums = df_concat.sum()

要利用矢量化操作，您应该避免手动for循环。此外，使用globals()是不好的做法，可以通过使用dict或list存储数据框来避免。

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