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基于df2中的.eq()对df1中的值求和
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<p>我想总结一下2017年6小时内基于同等价格的一些市场容量</p> <p>我有一个数据框架,df1(market_volumes),它包含一些地区的市场容量。然后我有另一个数据帧,df2(mFRR_price),它包含一些市场价格</p> <pre><code>df1 Date NO1 Up NO1 Down NO2 Up ... DK1 Up DK1 Down DK2 Up DK2 Down 35062 31-12-2020 54.0 0.0 214.0 ... 33.0 0.0 31.0 0.0 35063 31-12-2020 3.0 0.0 121.0 ... 125.0 0.0 21.0 0.0 35064 31-12-2020 0.0 -28.0 0.0 ... 0.0 -9.0 0.0 0.0 35065 31-12-2020 0.0 -83.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 35066 31-12-2020 0.0 -80.0 0.0 ... 0.0 -55.0 0.0 0.0 35067 31-12-2020 0.0 -42.0 0.0 ... 79.0 0.0 23.0 0.0 </code></pre> <pre><code>df2 Date NO1 Up NO2 Up NO3 Up ... SE4 Up FI Up DK1 Up DK2 Up 35062 31-12-2020 47.4 47.4 27.2 ... 61.1 61.1 94.1 94.1 35063 31-12-2020 31.0 31.0 25.7 ... 58.0 35.3 89.4 89.4 35064 31-12-2020 24.8 24.8 24.8 ... 54.5 24.8 56.7 56.7 35065 31-12-2020 24.8 24.8 24.8 ... 51.2 28.0 52.4 52.4 35066 31-12-2020 24.6 24.6 24.6 ... 45.8 26.6 51.9 51.9 35067 31-12-2020 24.1 24.1 23.3 ... 24.1 24.1 78.7 78.7 </code></pre> <p>现在,如果df2中一行中的值等于“NO1 up”列中的值,我想总结df1中的市场容量</p> <p>也就是说,我正在寻找一种方法,以一个新的数据帧结束,这将导致:</p> <pre><code>df3 Date NO1 Up NO1 Down NO2 Up ... DK1 Up DK1 Down DK2 Up DK2 Down SUM 35062 31-12-2020 54.0 0.0 214.0 ... 33.0 0.0 31.0 0.0 (54+214) 35063 31-12-2020 3.0 0.0 121.0 ... 125.0 0.0 21.0 0.0 (3+121) 35064 31-12-2020 0.0 -28.0 0.0 ... 0.0 -9.0 0.0 0.0 etc. 35065 31-12-2020 0.0 -83.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 35066 31-12-2020 0.0 -80.0 0.0 ... 0.0 -55.0 0.0 0.0 35067 31-12-2020 0.0 -42.0 0.0 ... 79.0 0.0 23.0 0.0 </code></pre> <p>。。。因为它定位的区域价格相等,并且在数据帧中对这些位置的市场容量求和</p> <p>我一直在做这个:</p> <pre><code>market_volumes['sum'] = mFRR_price.eq(mFRR_price['NO1 Up'], axis=0).mul(mFRR_price['NO1 Up'], axis=0).sum(axis=1) </code></pre> <p>但它将df2中的值相加,并将其放入df1中。我需要df2中的位置,但需要df1中的值</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<pre><code>import pandas as pd df3['SUM'] = df3['NO1 Up'] + df3['NO2 Up'] </code></pre>
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