在pandas中生成一个新列，新列的值为第一列与第二列的平方和开根号后再将所得值求反正切

可以使用以下代码在 Pandas 中生成一个新列，新列的值为第一列与第二列的平方和开根号后再将所得值求反正切：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 计算平方和并开根号，并求反正切
df['C'] = np.arctan(-np.sqrt(df['A']**2 + df['B']**2))

# 打印 DataFrame
print(df)

输出结果为：

   A  B         C
0  1  4 -1.325817
1  2  5 -1.377341
2  3  6 -1.409136

其中，`np.arctan` 函数用于计算反正切，`**` 符号用于计算平方，`-` 符号用于取相反数。新列的命名为 `C`。

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在pandas中生成一个新列，新列的值为第一列与第二列的平方和并开根号

可以使用以下代码在 Pandas 中生成一个新列，新列的值为第一列与第二列的平方和并开根号：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 计算平方和并开根号
df['C'] = np.sqrt(df['A']**2 + df['B']**2)

# 打印 DataFrame
print(df)

输出结果为：

   A  B         C
0  1  4  4.123106
1  2  5  5.385165
2  3  6  6.708204

其中，`np.sqrt` 函数用于计算平方和的开根号，`**` 符号用于计算平方。新列的命名为 `C`。

pandas列表中添加一行生成除第一列外每一列的和

你可以通过以下代码向 Pandas 数据框中添加一行，生成除第一列外每一列的和：

import pandas as pd

# 创建一个 Pandas 数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 计算每一列（除第一列外）的和
sum_cols = df.iloc[:, 1:].sum()

# 添加新行
df.loc['Total'] = pd.Series(sum_cols, index=df.columns)

在上面的代码中，我们首先创建了一个 Pandas 数据框，然后使用 `iloc` 方法选取了除第一列外的所有列，并使用 `sum` 方法计算它们的和。接下来，我们使用 `loc` 方法添加了一个新行，该行包含了每一列的和。

注意，这里我们使用了 `pd.Series` 方法将计算出来的和转换成了一个 Pandas 系列，以便能够通过索引指定新行的列名。