如何合并多个数据帧并将公共值求和到列中

Question

我有很多数据框，例如：

df1                  df2                  and so on...
gene | counts        gene | counts   
KRAS    136          KRAS   96
DNAH5    3           DNAH5   4
TP53    105          TP53   20

我想合并它们并对“计数”列进行求和，这样我最终只得到一个数据框

merged_df
gene | counts
KRAS    232       
DNAH5    7    
TP53    125 

我尝试使用 pd.merge 但它一次只接受 2 个数据帧，我有 14 个数据帧。我将 pd.concat 用于多个数据帧，但之后无法对它们求和。

Answer 1

你可以试试这个：

dataframes = [df1, df2, df3] # Add your dataframes here
concatenated_df = pd.concat(dataframes)
result_df = concatenated_df .groupby('gene', as_index=False).sum()

Answer 2

您最终可能想使用

df.groupby()

功能。

具体操作方法如下：

首先你

df = df.concat([df1, df2, df3...])

你的数据框，所以你最终会得到一个大数据框。 之后你需要使用

df = df.group_by('gene').sum().reset_index()

基本上，您根据唯一的“基因”列对所有行进行分组，然后总结每个“基因”的所有“计数”值。 重置索引只是将分组的“基因”值转换回常规列。

您可以尝试逐一运行每个命令以了解发生了什么。