pandas 对两列相加
时间: 2023-08-18 21:05:58 浏览: 98
### 回答1:
可以使用 Pandas 库中的 `sum()` 方法对两列进行加法运算。例如,假设有一个名为 `df` 的 Pandas DataFrame,其中有两列名为 `column1` 和 `column2`,你可以使用以下代码将它们相加并将结果存储在新的列中:
```python
df['column_sum'] = df['column1'] + df['column2']
```
这将创建一个名为 `column_sum` 的新列,其中每个单元格的值都是相应行中 `column1` 和 `column2` 的和。
### 回答2:
使用pandas对两列进行相加的方法是通过使用`+`运算符来实现的。首先,我们需要确保两列具有相同的大小,然后使用`df['列1'] + df['列2']`的方式进行相加。
例如,假设我们有一个包含两列的DataFrame df,列名分别为`列1`和`列2`,我们想要将这两列相加并将结果存储在新的列`相加结果`中,可以按照以下步骤进行操作:
```python
import pandas as pd
# 创建包含两列的DataFrame
df = pd.DataFrame({'列1': [1, 2, 3, 4], '列2': [5, 6, 7, 8]})
# 将两列相加并存储在新的列中
df['相加结果'] = df['列1'] + df['列2']
# 打印DataFrame
print(df)
```
运行上述代码后,将得到如下输出:
```
列1 列2 相加结果
0 1 5 6
1 2 6 8
2 3 7 10
3 4 8 12
```
从输出中可以看出,`列1`和`列2`的值分别与`相加结果`列中的值相加并得到新的结果。
### 回答3:
pandas对两列相加是通过使用`+`运算符来实现的。假设我们有一个名为`df`的pandas数据帧,其中包含两列`column1`和`column2`,我们可以通过以下方式将它们相加:
```python
df['sum'] = df['column1'] + df['column2']
```
以上代码将两列相加后的结果存储在新的列`sum`中。我们可以将其命名为任何我们想要的列名。
另外,如果我们只想在两列之间进行元素级别的相加操作,而不是将结果存储在新列中,我们可以使用`numpy`库的`add()`函数,例如:
```python
import numpy as np
df['sum'] = np.add(df['column1'], df['column2'])
```
以上代码将使用`add()`函数将`column1`和`column2`中对应的元素相加,并将结果存储在新列`sum`中。
无论使用哪种方法,pandas都提供了一种简便的方式来对两列进行相加操作,帮助我们进行数据处理和分析。