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如何使用python/pandas对来自不同数据帧的类别关联的值进行求和?

使用Python和Pandas对来自不同数据帧的类别关联的值进行求和可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建数据帧:
代码语言:txt
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df1 = pd.DataFrame({'类别': ['A', 'B', 'C'], '值': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'类别': ['B', 'C', 'D'], '值': [4, 5, 6]})
  1. 使用groupby函数按照类别进行分组,并对值进行求和:
代码语言:txt
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result = pd.concat([df1, df2]).groupby('类别')['值'].sum().reset_index()
  1. 打印结果:
代码语言:txt
复制
print(result)

这样就可以得到来自不同数据帧的类别关联的值的求和结果。

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