pandas怎么把某两列的数字相加？

在Pandas中，你可以使用`add()`函数来将数据框（DataFrame）中的特定两列数值相加。这里是一个简单的步骤：

1. 首先，确保你有一个包含需要相加的列的Pandas DataFrame。

import pandas as pd

# 假设 df 是你的DataFrame
df = pd.DataFrame({
   'column1': [10, 20, 30],
   'column2': [5, 15, 25]
})

2. 使用 `add` 函数，传入列名或者 Series 对象作为参数。如果你想对两列进行元素级别的相加，可以这样做：

result_df = df['column1'].add(df['column2'], fill_value=0)

这里的 `fill_value=0` 可选，如果其中有一列有缺失值（NaN），它会填充0；如果不指定，则默认处理缺失值会抛出错误。

3. 如果你想在原地修改原始 DataFrame，可以用 `inplace=True` 参数：

df['new_column'] = df['column1'].add(df['column2'], inplace=True)

现在，`df` 中就有了新列 'new_column'，其内容是 'column1' 和 'column2' 的对应项相加的结果。

相关问题

pandas将文件中两列数字相加得到新的一列

你可以使用 pandas 库中的 DataFrame 对象来实现这个功能。假设你的文件名为 `data.csv`，包含两列数字 `A` 和 `B`，你可以使用以下代码将它们相加得到新的一列 `C`：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df['C'] = df['A'] + df['B']
df.to_csv('data_with_sum.csv', index=False)

这段代码会读取 `data.csv` 文件，将其存储在一个 DataFrame 对象中，并添加一列 `C`，该列的值为 `A` 和 `B` 相加的结果。最后，它将新的 DataFrame 对象保存到名为 `data_with_sum.csv` 的文件中，其中 `index=False` 表示不保存行索引。

python语言 多个文件生成的未知个数的df，将多个df中相同tag名的count数字相加

可以通过以下步骤来实现：

1. 创建一个空的字典，用于存储每个tag名对应的count数字总和。

2. 遍历每个文件，读取其中的数据框，并对其中的每个tag名进行处理。可以使用 Pandas 库中的 read_csv() 函数读取 csv 文件，或使用其他适合数据格式的读取函数。

3. 对于每个读取的数据框，遍历其中的每个tag名，并将其count数字加入到字典中对应的tag名的值中，如果字典中不存在该tag名，则将其添加到字典中，并将其count数字作为初始值。

4. 最终得到的字典中，每个tag名对应的值就是所有文件中该tag名的count数字总和。

下面是一份示例代码，假设数据框中包含两列：tag 和 count。

import os
import pandas as pd

# 1. 创建一个空的字典
tag_counts = {}

# 2. 遍历每个文件
for file in os.listdir('path/to/files'):

    # 读取数据框
    df = pd.read_csv(os.path.join('path/to/files', file))

    # 3. 遍历每个tag名并将count数字相加
    for index, row in df.iterrows():
        tag = row['tag']
        count = row['count']
        if tag in tag_counts:
            tag_counts[tag] += count
        else:
            tag_counts[tag] = count

# 打印结果
print(tag_counts)

这个代码可以实现对指定文件夹中所有文件的读取和处理，并将每个tag名的count数字相加，最后输出一个字典。你可以根据自己的需求对输出结果进行进一步的处理。