パンダのデータフレームの一覧を

Question

pd.concat([df1, df2, df3, df4])のような構文を使って複数のパンダのデータフレームを合計する方法はありますか？私はdf1.sum(df2, fill_value=0)を行うことができることをドキュメントから理解していますが、私は合計する必要があるDataFramesの長いリストを持っており、ループを書くことなくそれを行うことができるかどうか疑問に思っていました。

やや関連する質問/答え：Pandas sum multiple dataframes（スタックオーバーフロー）結果がどのように見えるかの

例：

idx1 = pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 'A'), ('a', 'B'), ('b', 'A'), ('b', 'D')]) 
idx2 = pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 'A'), ('a', 'C'), ('b', 'A'), ('b', 'C')]) 
idx3 = pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 'A'), ('a', 'D'), ('b', 'A'), ('b', 'C')]) 

np.random.seed([3,1415]) 
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 1), idx1, ['val']) 
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 1), idx2, ['val']) 
df3 = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 1), idx3, ['val']) 

DF1

DF2

DF3

結果は次のようになります。と

Answer 1

使用reduceパラメータfill_value=0と：

np.random.seed(12) 

a = pd.DataFrame(np.random.randint(3, size=(5,3)), columns=list('abc')) 
b = pd.DataFrame(np.random.randint(3, size=(5,2)), columns=list('ab')) 
c = pd.DataFrame(np.random.randint(3, size=(5,2)), columns=list('ac')) 
print(a) 
    a b c 
0 2 1 1 
1 2 0 0 
2 2 1 0 
3 1 1 1 
4 2 2 2 

print(b) 
    a b 
0 0 1 
1 0 0 
2 1 2 
3 1 2 
4 0 1 

print(c) 
    a c 
0 2 0 
1 2 2 
2 2 0 
3 0 2 
4 1 1 

---

from functools import reduce 

dfs = [a,b, c] 
d = reduce(lambda x, y: x.add(y, fill_value=0), dfs) 
print (d) 
    a b c 
0 4 2.0 1.0 
1 4 0.0 2.0 
2 5 3.0 0.0 
3 2 3.0 3.0 
4 3 3.0 3.0