【预处理】字段合并是指将同一个数据框中的不同的列进行合并，形成新的列，这里注意，新生成列时，不能使用df.列名。添加新的列sum，命令正确的是（ ）。 df: No math physical Chinese 0 1 76.0 85 78.0 1 2 85.0 56 0.0 2 3 76.0 95 85.0 3 4 0.0 75 58.0 4 5 87.0 52 68.0

正确的命令是：

df['sum'] = df['math'] + df['physical'] + df['Chinese']

这里通过加号将'math'、'physical'和'Chinese'三列相加，生成新的'sum'列。注意，新生成的列名要用中括号括起来，并且不能使用df.列名的方式来生成新列。

相关问题

python数据预处理merge

在Python中，数据预处理中的merge操作可以将两个或多个数据框按照某个或多个共同的字段进行合并。可以使用pandas库中的merge函数来实现。
下面给出一个示例代码来说明如何使用merge函数进行数据框的合并操作：

import pandas as pd

# 创建两个数据框
data1 = pd.DataFrame({'name': ['he', 'qian'], 'age': [12, 13]})
data2 = pd.DataFrame({'name': ['zhang', 'yu'], 'gender': ['male', 'female']})

# 使用merge函数进行合并操作
merged_data = pd.merge(data1, data2, on='name')

# 打印合并后的数据框
print('合并后的数据框为：')
print(merged_data)

在上面的示例中，我们首先创建了两个数据框data1和data2，然后使用merge函数将它们按照'name'字段进行合并。最后打印出合并后的数据框merged_data。

需要注意的是，在merge函数中，可以指定多个共同的字段进行合并，只需要在on参数中传入一个包含多个字段的列表即可。

希望这个示例能够帮助你理解如何在Python中进行数据预处理中的merge操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python数据预处理总结](https://blog.csdn.net/qq_41721660/article/details/125188425)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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