pandas怎么把两列的数据相加？

在Pandas中，如果你想将两个DataFrame或Series的对应元素相加，可以按照以下几种方法操作：

1. 对于DataFrame：

   df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
   df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
   
   result = df1.add(df2, axis=0)  # 沿着列方向相加，相当于逐元素求和

2. 对于Series：

   s1 = pd.Series([1, 2, 3])
   s2 = pd.Series([4, 5, 6])

   result = s1.add(s2)  # 直接相加，返回一个新的Series

如果你需要对特定的列进行相加，可以在`add`函数中指定列名或索引：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

result = df1[['A', 'B']].add(df2[['A', 'B']], axis=0)

这将仅对'A'和'B'列进行相加。

相关问题

pandas两列数据相加

要在pandas中将两列数据相加，你可以使用以下两种方法:

方法一: 使用df["E"] = df["A"] + df["C"]的方式将列"A"和列"C"相加，并将结果存储在新的列"E"中。这种方法适用于pandas的DataFrame对象，其中df是DataFrame对象的名称。

方法二: 使用df["E"] = df.apply(lambda x: x["A"] + x["C"], axis=1)的方式将列"A"和列"C"逐行相加，并将结果存储在新的列"E"中。这种方法适用于pandas的DataFrame对象，其中df是DataFrame对象的名称。

这两种方法都可以实现将两列数据相加的操作，你可以根据你的具体需求选择其中一种方法来进行操作。

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。