请分别生成上述两个DataFrame对象而后将两个对象合并成一个表格并添加一列数据总成绩计算总成绩的值

第一个DataFrame对象：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
    '姓名': ['张三', '李四', '王五'],
    '语文成绩': [90, 80, 70],
    '数学成绩': [85, 75, 65],
})

第二个DataFrame对象：

import pandas as pd

df2 = pd.DataFrame({
    '姓名': ['张三', '李四', '赵六'],
    '英语成绩': [95, 85, 75],
    '物理成绩': [80, 70, 60],
})

将两个DataFrame合并成一个表格：

df = pd.merge(df1, df2, on='姓名', how='outer')

计算总成绩并添加一列数据：

df['总成绩'] = df['语文成绩'] + df['数学成绩'] + df['英语成绩'] + df['物理成绩']

相关问题

请分别生成上述两个DataFrame对象而后将两个对象合并成一个表格并添加一列数据总成绩

生成第一个DataFrame：

import pandas as pd

data1 = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五'],
    '语文成绩': [90, 80, 70],
    '数学成绩': [85, 75, 65],
}

df1 = pd.DataFrame(data1)
print(df1)

输出：

   姓名  语文成绩  数学成绩
0  张三     90     85
1  李四     80     75
2  王五     70     65

生成第二个DataFrame：

data2 = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五'],
    '英语成绩': [95, 85, 75],
    '物理成绩': [80, 70, 60],
}

df2 = pd.DataFrame(data2)
print(df2)

输出：

   姓名  英语成绩  物理成绩
0  张三     95     80
1  李四     85     70
2  王五     75     60

合并两个DataFrame并添加一列数据总成绩：

df = pd.merge(df1, df2, on='姓名')
df['总成绩'] = df['语文成绩'] + df['数学成绩'] + df['英语成绩'] + df['物理成绩']
print(df)

输出：

   姓名  语文成绩  数学成绩  英语成绩  物理成绩  总成绩
0  张三     90     85     95     80  350
1  李四     80     75     85     70  310
2  王五     70     65     75     60  270

将两个dataframe按照第一列对应的值的顺序合并不同的列

可以使用pandas库中的merge函数，以第一列对应的值为键，将两个DataFrame按照顺序合并不同的列。示例代码如下：

import pandas as pd

# 定义两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value1': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'C', 'A'], 'value2': [4, 5, 6]})

# 根据key列合并两个DataFrame
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

# 输出合并后的结果
print(merged_df)

输出结果为：

  key  value1  value2
0   A       1       6
1   B       2       4
2   C       3       5

这里的合并顺序是按照df1中的顺序进行的，如果需要按照df2中的顺序进行合并，可以在merge函数中添加参数sort=False。