pandas两行相加

可以使用data.loc[]方法实现pandas两行相加，具体实现方法如下：

data.loc[heji[0]]=data.loc[data['p'].isin(heji[1])].sum()

其中，heji表示相加后新行的索引，heji表示需要相加的行的索引列表。这行代码的作用是将data中p列的值在heji列表中的行相加，并将结果赋值给heji所在的新行。

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pandas两行数据相加

可以使用data.loc[]方法实现pandas两行数据相加。具体实现方法为：先定义一个列表heji，其中heji为新加行的名称，heji为需要相加的行的名称列表。然后使用data.loc[heji]=data.loc[data['p'].isin(heji)].sum()实现两行数据相加，并使用data.loc[heji,'p']=heji将新加行的名称赋值给新加行的p列。最后输出data即可。代码如下：

heji=['N1+N2',['N1','N2']]
data.loc[heji[0]]=data.loc[data['p'].isin(heji[1])].sum()
data.loc[heji[0],'p']=heji[0]
print(data)

pandas 指定行相加

在Pandas库中，你可以通过多种方式指定行进行相加操作。以下是一种常见的方法：

首先，确保你已经安装了Pandas库，并导入它：

import pandas as pd

接着，创建一个DataFrame（一个二维的Pandas数据结构）：

data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)

如果你想要将特定的行进行相加，可以使用`.iloc`或`.loc`方法来选取这些行，然后使用`+`操作符进行相加。例如，如果你想把第一行和第二行相加，可以这样做：

result = df.iloc[0] + df.iloc[1]

这样`result`就会是一个Pandas Series对象，包含了行的相加结果：

A    3
B    9
dtype: int64

另一种方法是直接使用索引：

result = df.loc[0] + df.loc[1]

这里使用`.loc`也是可以的，不过`.iloc`是基于位置的索引，而`.loc`是基于标签的索引。

如果你想要对特定的列进行行的相加操作，可以通过选择列再进行行相加：

result = df[['A', 'B']].iloc[0] + df[['A', 'B']].iloc[1]

请注意，相加的两个对象必须具有相同的形状和数据类型。