如何使用Pandas中的DataFrame.apply函数，来将A和B列的数据相加，生成新的C列。

DataFrame.apply函数可以用来将A和B列的数据相加，生成新的C列。可以使用以下代码：df['C'] = df.apply(lambda x: x['A'] + x['B'], axis=1)

相关问题

pandas dataframe apply多列

pandas的DataFrame对象的apply方法可以将传入的函数应用到每一列或每一行进行元素级别的运算。通过使用apply方法，可以对多列进行操作。

例如，可以通过lambda表达式来对多列进行处理。可以使用axis参数来指定按行（axis=1）或按列（axis=0）进行操作。比如，通过以下代码可以将A列和B列相加并赋值给C列：

df['C'] = df.apply(lambda x: x['A'] + x['B'], axis=1)

另外，也可以使用自定义的函数来操作多列。通过定义一个自定义函数，然后使用apply方法将该函数应用到DataFrame对象的多列上。比如，可以定义一个函数来判断条件，并根据条件来赋值一个新列：

def get_wendu_type(x):
if x['bWendu'] > 33:
return "高温"
elif x['yWendu'] < -10:
return "低温"
else:
return "常温"

df['wendu_type'] = df.apply(get_wendu_type, axis=1)

以上是两种常见的方法来处理pandas DataFrame对象的多列。可以根据具体的需求选择合适的方法来对多列进行操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pandas DataFrame新增一列](https://blog.csdn.net/m0_64336020/article/details/122130294)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

dataframe，让列a-列b-列c的结果生成列d，如何用apply函数写这段代码

您好，可以使用apply函数结合lambda表达式来实现生成列d。具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建数据表
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]})

# 生成列d
df['d'] = df.apply(lambda x: x['a'] - x['b'] + x['c'], axis=1)

# 输出结果
print(df)

结果如下：

   a  b  c  d
0  1  4  7  4
1  2  5  8  5
2  3  6  9  6

以上代码可以实现将列a、列b、列c相加后生成新的列d，并在数据表中添加新的一列。