pandas dataframe 连接两列数值

以下是使用pandas连接两列数值的方法：

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。

相关问题

dataframe 查看两列数值在95%置信度下相等的行数 python代码

在Python中，你可以使用pandas库来处理DataFrame，并结合numpy和scipy.stats库来进行统计计算。假设你想查看DataFrame中两列数值在95%置信区间内是否相等，可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats

# 假设df是你的DataFrame，col1和col2是你感兴趣的两列
df = pd.DataFrame(...)  # 替换为你的DataFrame数据
col1 = df['col1']
col2 = df['col2']

# 计算每一对值在95%置信区间的差异
confidence_interval = stats.t.interval(0.95, len(df) - 1, loc=col1.mean(), scale=stats.sem(col1))

# 置信区间包含0则认为两列数值在95%置信度下可能相等
equal_rows = ((col2 - col1).abs() <= confidence_interval[1])

# 统计并返回相等的行数
num_equal_rows = equal_rows.sum()

num_equal_rows, equal_rows

这里的`t.interval()`函数用于计算t分布下的置信区间，`len(df) - 1`作为自由度，`loc`是平均值，`scale`是标准误。如果某一行的差值小于等于上边界的95%置信区间，则认为这行的数值可能相等。

dataframe按两列合并

在Pandas DataFrame中，如果你想按照两个列的值进行合并（通常用于分组），你可以使用`groupby`方法，然后对数据进行聚合操作。这里是一个基本的例子：

假设我们有一个DataFrame `df`，其中包含`column1` 和 `column2` 作为你想合并的列，以及一些数值列`value`：

import pandas as pd
data = {
    'column1': ['A', 'B', 'A', 'B', 'C', 'C'],
    'column2': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
    'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照 column1 和 column2 进行分组，并求每个分组内的 value 的总和
grouped_df = df.groupby(['column1', 'column2']).sum()

print(grouped_df)

这将返回一个新的DataFrame，其中每个分组 (`column1` 和 `column2` 的组合) 对应一行，对应的 `value` 列则是分组内所有值的和。