在Python中使用pandas库可以很方便地根据第一列中的人员将两个数据框中的值相加。下面是一个完善且全面的答案:
首先,我们需要导入pandas库并读取两个数据框。假设第一个数据框名为df1,第二个数据框名为df2。
import pandas as pd
# 读取两个数据框
df1 = pd.read_csv('dataframe1.csv')
df2 = pd.read_csv('dataframe2.csv')
接下来,我们可以使用pandas的merge函数将两个数据框按照第一列中的人员进行合并。
# 按照第一列中的人员进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='人员', how='inner')
在上述代码中,我们使用了merge函数,指定了on参数为'人员',表示按照'人员'列进行合并。同时,指定了how参数为'inner',表示只保留两个数据框中都存在的人员。
最后,我们可以将合并后的数据框中的值相加,得到最终结果。
# 将合并后的数据框中的值相加
merged_df['值相加'] = merged_df['值_x'] + merged_df['值_y']
在上述代码中,我们创建了一个新的列'值相加',并将合并后的数据框中的'值_x'列和'值_y'列相加,将结果存储在'值相加'列中。
至此,我们完成了根据第一列中的人员将两个数据框中的值相加的操作。
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