Pandas多个含同名列DataFrame按公共日期索引合并并对公共值求和

通用解决方案（支持任意数量的待合并DataFrame） #

操作步骤非常简单：

1. 把所有需要合并的DataFrame整理到一个列表中
2. 先用pd.concat拼接所有DataFrame，再按索引分组求和即可
   完整代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 你的示例数据
range1 = pd.date_range('2021-10-01','2021-11-01')
range2 = pd.date_range('2021-11-01','2021-12-01')
df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(len(range1),1), columns=['value'], index=range1)
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(len(range2),1), columns=['value'], index=range2)

# 核心处理代码
dfs = [df1, df2] # 有更多DataFrame直接追加到这个列表即可
merged_df = pd.concat(dfs).groupby(level=0).sum()

运行后得到的merged_df就是你需要的结果：总长度为62行，2021-11-01对应的value为两个DataFrame中该日期的数值之和。

双DataFrame场景简化写法 #

如果只有两个待合并的DataFrame，也可以直接用add方法实现，效果完全一致：

merged_df = df1.add(df2, fill_value=0)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者laszlopanaflex