python增加一列为某两列之和

可以使用 pandas 库来实现这个功能，具体代码如下：

import pandas as pd

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

# 新增一列 C，其值为 A 和 B 两列之和
df['C'] = df['A'] + df['B']

# 打印输出结果
print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  5
1  2  5  7
2  3  6  9

其中，`df['C'] = df['A'] + df['B']` 表示新增一列 C，其值为 A 和 B 两列之和。

相关问题

python增加一列为某两列之和，并插入到指定列

可以使用 pandas 库来实现这个功能，具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算新列的值
new_col = df['col1'] + df['col2']

# 插入新列到指定位置
insert_index = 2
df.insert(insert_index, 'new_col', new_col)

# 保存数据
df.to_csv('new_data.csv', index=False)

其中，`data.csv` 是原始数据文件，`col1` 和 `col2` 是需要相加的两列，`new_col` 是新列的名称，`insert_index` 是新列插入的位置，`new_data.csv` 是保存结果的文件。

python根据某两列筛选另一列数据

您可以使用 Pandas 库中的 loc 函数来实现根据某两列筛选另一列数据，具体代码如下：

import pandas as pd

# 假设我们有一个名为 data 的 Pandas DataFrame，其中有三列 A、B 和 C
# 现在我们要根据 A、B 两列筛选 C 列数据

# 先创建一个示例 DataFrame
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                     'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
                     'C': [10, 20, 30, 40, 50]})

# 使用 loc 函数根据 A、B 两列筛选 C 列数据
filtered_data = data.loc[(data['A'] == 2) & (data['B'] == 'b'), 'C']

# 输出筛选结果
print(filtered_data)

这段代码会输出 DataFrame 中满足 A 列为 2 且 B 列为 'b' 的行对应的 C 列数据，即输出 20。