（2の2セット）、私はサイズの異なる2つのデータフレームを持っていると私は、4つの異なる列のすべての値の比較を使用したいデータフレーム

Question

内のすべての値の列と行

を比較すると、基本的に私が見たいのですがここで、df1 ['A'] == df2 ['A'] &ここで、df1 ['B'] == df2 ['B']を返し、df1 ['C']の値にdf2 ['C'] ' sは

import pandas as pd 
df1 = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3, 4, 3], "B": [2, 5, 4, 7, 5], "C": [1, 2, 8, 0, 0]}) 
df2 = pd.DataFrame({"A": [1, 3, 2, 4, 8], "B": [5, 5, 4, 9, 1], "C": [1, 3, 3, 4, 6]}) 


df1: 
    A B C 
0 1 2 1 
1 2 5 2 
2 3 4 8 
3 4 7 0 
4 3 5 0 
... 

df2: 
    A B C 
0 1 5 1 
1 3 4 3 
2 2 5 4 
3 4 9 4 
5 8 1 6 
... 

in: df1['A'] == df2['A'] & where df1['B'] == df2['B'] 
     df1['D'] = df1['C'] + df2['C'] 

out: df1: 
    A B C D 
0 1 2 1 nan 
1 2 5 2 6 
2 3 4 8 11 
3 4 7 0 nan 
4 3 5 0 nan 

値私の実際のデータフレームは、はるかに大きい（「A」列の両方の値を持つデータの120000ish行は1から700の範囲であり、1から300まで「B」）ので、私はそれがより長いかもしれない知っていますプロセス。

Answer 1

最初にゼロではNaNを満たす、null値が存在しないC_-{like}列、上行ごとの和をとり、次に、2つのデータフレーム

In [145]: dff = pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B'], how='left') 

In [146]: dff 
Out[146]: 
    A B C_x C_y 
0 1 2 1 NaN 
1 2 5 2 4 
2 3 4 8 3 
3 4 7 0 NaN 

をマージすることができました。

In [147]: dff['C'] = dff.filter(regex='C_').sum(skipna=False, axis=1).fillna(0) 

In [148]: dff 
Out[148]: 
    A B C_x C_y C 
0 1 2 1 NaN 0 
1 2 5 2 4 6 
2 3 4 8 3 11 
3 4 7 0 NaN 0 

また、必要な列を削除/選択することもできます。

Answer 2

あなたはdf1とdf2の左マージを行う、df1からすべての値を維持したいので、あなたは、列AとBの2つのデータフレームをmergeすることができます。 df2のマージされた列Cは、AとBが一致しない場合は常にnullになります。マージ後、マージされた列の名前を変更して合計を実行するだけです。

# Do a left merge, keeping df1 column names unchanged. 
df1 = pd.merge(df1, df2, how='left', on=['A', 'B'], suffixes=('', '_2')) 

# Add the two columns, fill locations that don't match with zero, and rename. 
df1['C_2'] = df1['C_2'].add(df1['C']).fillna(0) 
df1.rename(columns={'C_2': 'D'}, inplace=True)