具有不同大小索引的 Pandas groupby(df.index)

Question

我有一个数据框数组dfs = [df0, df1, ...]。它们中的每一个都有一个date不同大小的列（一些dates 可能在一个数据框中，但不在另一个数据框中）。我想要做的是：pd.concat(dfs).groupby("date", as_index=False).sum()但是日期不再是列而是索引（dfs = [df.set_index("date") for df in dfs]）。我看到你可以传递df.index到groupby( .groupby(df.index)) 但df.index可能不包括所有日期。我怎样才能做到这一点？这里的目标是调用.sum()，groupby所以我不依赖于使用groupby，也concat没有任何替代方法可以这样做。

Answer 1

如果我能理解，也许你想要这样的东西：

df = pd.concat([dfs])

df.groupby(df.index).sum()

这是一个小例子：

tmp1 = pd.DataFrame({'date':['2019-09-01','2019-09-02','2019-09-03'],'value':[1,1,1]}).set_index('date')

tmp2 = pd.DataFrame({'date':['2019-09-01','2019-09-02','2019-09-04','2019-09-05'],'value':[2,2,2,2]}).set_index('date')

df = pd.concat([tmp1,tmp2])

df.groupby(df.index).sum()