如何按索引相加两个Pandas DataFrame且不产生NaN值

直接用+运算符会因索引对齐缺失产生NaN，要实现保留所有索引并按索引相加的需求，使用Pandas的add()方法并指定fill_value=0即可解决。

示例代码 #

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame(
    {'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': [4, 5, 6]},
    index=['Item1', 'Item3', 'Item2']
)

df2 = pd.DataFrame(
    {'Column1': [1, 2], 'Column2': [3, 4]},
    index=['Item1', 'Item2']
)

# 按索引相加，缺失值填充为0
combined_df = df1.add(df2, fill_value=0)

print(combined_df)

运行结果 #

Column1  Column2
Item1     2.0      7.0
Item2     5.0     10.0
Item3     2.0      5.0

原理说明 #

• add()方法会自动对齐两个DataFrame的索引和列
• fill_value=0参数会将仅在单个DataFrame中存在的索引/列位置填充为0，相加时不会产生NaN，直接保留原DataFrame中的数值（x + 0 = x）
• 结果为浮点数是Pandas算术运算的默认行为，若需要整数类型，可追加combined_df = combined_df.astype(int)转换

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Buracku