pandas两列值相加

可以使用 Pandas 的 DataFrame 的加法运算符来实现两列值相加。假设有一个 DataFrame df，其中有两列 a 和 b，我们可以使用以下代码将它们相加并将结果存储在新列 c 中：

df['c'] = df['a'] + df['b']

这将在 df 中创建一个名为 c 的新列，其中每个元素都是对应行中 a 和 b 列的和。

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 对两列相加

### 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：

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：

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：

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：

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。