串联多个数据框并在DataFrame中对行进行排序

Question

我需要合并多个数据框。这是数据帧的示例代码df1 = pd.DataFrame(np.array([    [0, 5, 9],    [0.3434, 4, 61],    [10.22, 24, 9]]),    columns=['time', 'attr11', 'attr12'])df2 = pd.DataFrame(np.array([    [0, 5, 19],    [0.3, 14, 16],    [9.99, 4, 9]]),    columns=['time', 'attr21', 'attr22'])df3 = pd.DataFrame(np.array([    [0, 15, 49],    [6.66, 4, 36],    [9.66, 14, 9]]),    columns=['time', 'attr31', 'attr32'])现在，如果可以，请串联con = pd.concat([df1,df2,df3], ignore_index=True, sort=True)sorted_data = con.sort_values(by="time")我得到的（几乎）输出是我想要的，但是还有3行0。这是我得到的输出attr11  attr12  attr21  attr22  attr31  attr32  time0   5.0 9.0 NaN NaN NaN NaN 0.00003   NaN NaN 5.0 19.0    NaN NaN 0.00006   NaN NaN NaN NaN 15.0    49.0    0.00004   NaN NaN 14.0    16.0    NaN NaN 0.30001   4.0 61.0    NaN NaN NaN NaN 0.34347   NaN NaN NaN NaN 4.0 36.0    6.66008   NaN NaN NaN NaN 14.0    9.0 9.66005   NaN NaN 4.0 9.0 NaN NaN 9.99002   24.0    9.0 NaN NaN NaN NaN 10.2200零时间行应具有一行，而不是三行，因此NaN零时间行中将没有行。这应该第一行看起来像0  5.0  9.0 5.0 19.0 15.0 49我怎样才能做到这一点 ？

Answer 1

这应该工作。

aggregation_functions = {'attr11':'sum','attr12':'sum','attr21':'sum','attr22':'sum','attr31':'sum','attr32':'sum'}

con_new = con.groupby(con['time']).aggregate(aggregation_functions)

con_new