pandas dataframe相加
时间: 2023-09-26 11:12:18 浏览: 97
要将两个Pandas DataFrame相加,您可以使用`+`运算符或者`add()`函数。这会执行元素级别的相加操作。
以下是使用这两种方法的示例:
使用`+`运算符:
```python
result = df1 + df2
```
使用`add()`函数:
```python
result = df1.add(df2)
```
请注意,这些操作将根据列名和行索引对应的方式进行对齐,如果某些元素没有对应的对齐项,则会在结果中显示为NaN。如果您希望在缺失值处填充特定的值,可以使用`fill_value`参数。
例如,如果您想在缺失值处填充0:
```python
result = df1.add(df2, fill_value=0)
```
这将在执行相加操作时将缺失值视为0。
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 ]
pandas dataframe 连接两列数值
以下是使用pandas连接两列数值的方法:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用加号连接两列数值
df['C'] = df['A'] + df['B']
# 打印结果
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C
0 1 6 7
1 2 7 9
2 3 8 11
3 4 9 13
4 5 10 15
```
在上述代码中,我们首先创建了一个示例的DataFrame,其中包含两列数值A和B。然后,我们使用加号运算符将这两列数值相加,并将结果存储在新的列C中。最后,我们打印出整个DataFrame,显示了连接后的结果。