pandasのデータ統合(concat, merge, join等)で重複columnsの合算

Question

前提・実現したいこと

掲題の通りです。
下記コードのdf1とdf2をaxis=1で統合し、
重複行についてはデータを加算する方法について知りたいと思っています。
出力結果にはdf3を期待しています。

ちょうどよい関数があるのではないかと思って検索したのですが、
軽くconcat, merge, joinのドキュメントを読んだ限りでは実現できなさそうかと思いました。
（英語力不足かもしれませんが...）

もしご存知の方がいらっしゃいましたら、ご教示いただけますと幸いです。
あるいは、自作したコードを示しますので、改良案をいただけると嬉しいです。（warningを吐きます)

以上よろしくお願いします。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
    'A': [1,2,3],
    'B': [1,2,3],
    'C': [1,2,3]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'A': [1,2,3],
    'B': [1,2,3]
})

df3 = pd.DataFrame({
    'A': [2,4,6],
    'B': [2,4,6],
    'C': [1,2,3]
})

自作のソースコード

import numpy as np
# concatenate dfs
dfs = [df1,df2]
tmp = pd.concat(dfs, axis=1)
dup_logic = tmp.columns.duplicated()

## ret has unique columns
ret = tmp.iloc[:,np.logical_not(dup_logic)]
for i in tmp.columns[dup_logic]:
    ret.loc[:,i] = tmp.loc[:,i].sum(axis=1).replace(0.0, np.nan) # replace is optional
ret = ret.loc[:,sorted(ret.columns)]
ret.head()

Answer 1

DataFrame.add() をお使いください

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.add.html

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
    'A': [1,2,3],
    'B': [1,2,3],
    'C': [1,2,3]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'A': [1,2,3],
    'B': [1,2,3]
})

print(df1.add(df2, fill_value=0).astype('int'))
#   A  B  C
#0  2  2  1
#1  4  4  2
#2  6  6  3

Comments

[nikori]

まさに求めているものでした！
ありがとうございました。