Python Django：合并数据框对重叠列执行求和

Question

我想合并两个具有完全相同列名的 DataFrame。重叠的列可以添加在一起。我遇到了一些麻烦，因为分组应该发生在名为“日期”的“索引”上，但我无法通过使用“日期”名称来创建该索引。实际上，我只需要指数（日期）和所有股票的“Adj Close”总和。我试过：data.join(temp, how='outer')返回： “ValueError：列重叠但未指定后缀：Index(['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Adj Close', 'Volume'], dtype='object')”data = pd.concat([data, temp]).groupby([data.index, temp.index], as_index=True).sum(axis=1)返回： “石斑鱼和轴的长度必须相同data = pd.merge(data, temp, left_index=True, right_index=True)['Adj Close'].sum(axis=1, skipna=True).astype(np.int64)返回： “KeyError：'调整关闭'”代码def overview(request):    stocks = Stock.objects.all()    data = None    for stock in stocks:        if data is None:            data = yf.download(stock.ticker, start=stock.trade_date, period="ytd")        else:            temp = yf.download(stock.ticker, start=stock.trade_date, period="ytd")            data.join(temp, how='outer')数据帧输出 1[*********************100%***********************]  1 of 1 completed                  Open        High  ...   Adj Close     VolumeDate                                ...                       2019-09-19   55.502499   55.939999  ...   54.697304   882424002019-09-20   55.345001   55.639999  ...   53.897728  2216524002019-09-23   54.737499   54.959999  ...   54.142803   766620002019-09-24   55.257500   55.622501  ...   53.885353  1247632002019-09-25   54.637501   55.375000  ...   54.714626   87613600...                ...         ...  ...         ...        ...2020-09-10  120.360001  120.500000  ...  113.489998  1822744002020-09-11  114.570000  115.230003  ...  112.000000  1808603002020-09-14  114.720001  115.930000  ...  115.360001  1401501002020-09-15  118.330002  118.830002  ...  115.540001  1846420002020-09-16  115.230003  116.000000  ...  112.129997  154679000[251 rows x 6 columns]

Answer 1

假设你有 2 个这样的 df ：

df1 = pd.DataFrame({'Adj Close':[1, 2]}, index=['2019-09-19','2019-09-20'])

df2 = pd.DataFrame({'Adj Close':[3, 4, 5]}, index=['2019-09-19','2019-09-20','2019-09-21'])

df1

            Adj Close

2019-09-19          1

2019-09-20          2

df2

            Adj Close

2019-09-19          3

2019-09-20          4

2019-09-21          5

然后你可以连接成一个 df：

df = pd.concat([df1, df2])

            Adj Close

2019-09-19          1

2019-09-20          2

2019-09-19          3

2019-09-20          4

2019-09-21          5

并用 sum 进行 groupby：

result = df.groupby(df.index).sum()

            Adj Close

2019-09-19          4

2019-09-20          6

2019-09-21          5