如何增加一个列，使得值为另一个表值的和

Question

表一：

name point
A0 10
A1 20
A2 30
A3 40

表二
name money
A0 10
A1 10
A0 10
A1 10

现在想得到表三：

name point moneey
A0 10 20
A1 20 20
A2 30 0
A3 40 0

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'name': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'point': [10, 20, 30, 40]})
df2 = pd.DataFrame({'name': ['A0', 'A1', 'A0', 'A1'],
'money': ['10', '10', '10', '10']})
后面怎么做啊？谢谢

Answer 1

在pandas中使用concat，merge，join都可以进行数据框合并。实现代码如下：

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'name': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'point': [10, 20, 30, 40]})
df2 = pd.DataFrame({'name': ['A0', 'A1', 'A0', 'A1'],
                    'money': ['10', '10', '10', '10']})
df2.money=df2.money.apply(lambda x:int(x))
df2=df2.groupby(['name'])['money'].sum().to_frame().reset_index()
df=pd.concat([df1,df2['money']],axis=1).fillna(0)
df.money = df.money.apply(lambda x: int(x))
print(df)

运行结果：

name  point  money
0   A0     10     20
1   A1     20     20
2   A2     30      0
3   A3     40      0

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