熊猫，合并具有不同索引名称的两行答案

【问题标题】：Pandas, merging two rows with different index names熊猫，合并具有不同索引名称的两行
【发布时间】：2016-05-11 16:15:21
【问题描述】：

我有一个数据框，df，看起来像这样：

              Done  Todo  Total                     
Painting       55    54    109
Fitting        17    26     43
Plumbing       10    26     36
Electricity     7    29     36
Piping         29     5     34
Roofing        12    20     32

我需要合并索引 'Plumbing' 和 'Piping' 以便我有一个如下所示的数据框：

              Done  Todo  Total                     
Painting       55    54    109
Fitting        17    26     43
Plumbing       39    46     68
Electricity     7    29     36
Piping         29     5     34

我怎样才能实现这是熊猫？

我已经尝试了以下

df.loc['Plumbing'] = df.loc['Plumbing'] + df.loc['Piping']

但这会在数据框中保留“管道”行。有没有办法自动执行，以便自动删除“管道行”？ This 和 this 问题没有提供我需要的内容。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

放下更容易。

但是你可以在索引中replace 值（首先调用to_series，因为replace 没有在index 中实现）然后groupby 通过索引与sum：

df.index = df.index.to_series().replace({'Piping':'Plumbing'}) 
print df
             Done  Todo  Total
Painting       55    54    109
Fitting        17    26     43
Plumbing       10    26     36
Electricity     7    29     36
Plumbing       29     5     34
Roofing        12    20     32

print df.groupby(df.index, sort=False).sum()
             Done  Todo  Total
Painting       55    54    109
Fitting        17    26     43
Plumbing       39    31     70
Electricity     7    29     36
Roofing        12    20     32

【讨论】：

【解决方案2】：

它不是自动的，但是：

df.loc['Plumbing'] = df.loc['Plumbing'] + df.loc['Piping']
df.drop('Piping',axis=0,inplace=True)

【讨论】：