如何合并两个数据帧并对列的值求和

合并两个数据帧并对列的值求和可以通过使用pandas库中的merge()函数和sum()函数来实现。

首先，使用merge()函数将两个数据帧按照某个共同的列进行合并。假设我们有两个数据帧df1和df2，它们有一个共同的列"key"，我们可以使用以下代码将它们合并：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

上述代码将根据"key"列的值将df1和df2进行合并，并将结果存储在merged_df中。

接下来，使用sum()函数对合并后的数据帧的列进行求和。假设我们想对合并后的数据帧的"value"列进行求和，可以使用以下代码：

sum_values = merged_df['value'].sum()

上述代码将对合并后的数据帧merged_df的"value"列进行求和，并将结果存储在sum_values变量中。

综上所述，合并两个数据帧并对列的值求和的完整代码如下：

import pandas as pd

# 合并两个数据帧
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

# 对合并后的数据帧的列进行求和
sum_values = merged_df['value'].sum()

这样，我们就完成了合并两个数据帧并对列的值求和的操作。

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