【Python】対応するIDが持つデータを別のDataFrameが持つ値を参照して計算する

Question

前提・実現したいこと

DataFrame1(df1)の'ID'が持つデータ'Ans'列の値に、DataFrame2(df2)の'ID'が持つデータ'Ans'の値を加算させたいです。このとき、df1の'ID'とdf2の'ID'が一致する行のみこの処理を行いたいです。

-以下、実現したいイメージ-

df1
ID Ans
1 1
1 2
2 1
3 1
3 2
3 3
4 1
5 1

df2
ID Ans
1 1
2 2
3 2

⇒df2の持つIDに対応するdf1のIDのAnsのみ、df2のAns値を加算し、結果を別のDataFrame3(df3)に格納
df3
ID Ans
1 2
1 3
2 3
3 2
3 3
3 4

発生している問題・エラーメッセージ

以下のコードにて対応するdf1のIDのAnsにdf2のAnsを加算することはできたのですが、df3のID 1のAnsが二つとも3になってしまいました。

該当のソースコード

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 1, 2, 3, 3, 3, 4, 5 ], 'Ans': [1, 2, 1, 1, 2, 3, 1, 1]})
df2 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3], 'Ans': [1, 2, 2]})
df3 = pd.DataFrame()

j = 0
while(j < 1):
    for ID1, count1 in zip(df1['ID'], df1['Ans']):
        for ID2, count2 in zip(df2['ID'], df1['Ans']):            
            if ID1 == ID2:
                if not count1 == count2:
                    3 = pd.Series([ID1,count2+count1])
                    df3 = df3.append(3, ignore_index=True)
                    j+=1
            else:
                pass

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

任意の列を基準に2つのデータフレームを結合するのに用いる、pd.DataFrame.merge()を使うとよいでしょう。
pandas.DataFrame.merge — pandas documentation
pandas.DataFrameを結合するmerge, join（列・インデックス基準） | note.nkmk.me

例えば、

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 1, 2, 3, 3, 3, 4, 5 ], 'Ans': [1, 2, 1, 1, 2, 3, 1, 1]})
df2 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3], 'Ans': [1, 2, 2]})

df1.merge(df2, on='ID')
#    ID  Ans_x  Ans_y
# 0   1      1      1
# 1   1      2      1
# 2   2      1      2
# 3   3      1      2
# 4   3      2      2
# 5   3      3      2

df1.merge(df2, on='ID').eval('Ans = Ans_x + Ans_y')
#    ID  Ans_x  Ans_y  Ans
# 0   1      1      1    2
# 1   1      2      1    3
# 2   2      1      2    3
# 3   3      1      2    3
# 4   3      2      2    4
# 5   3      3      2    5

df3 = df1.merge(df2, on='ID').eval('Ans = Ans_x + Ans_y')[['ID', 'Ans']]
df3
#    ID  Ans
# 0   1    2
# 1   1    3
# 2   2    3
# 3   3    3
# 4   3    4
# 5   3    5

Comments

[tsumiki_kuzushi]

解決いたしました！ありがとうございました！