一个cvs文件中两列数据相加

可以使用Python中的pandas库来读取cvs文件，并对两列数据进行相加操作。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取cvs文件
df = pd.read_csv('filename.csv')

# 对两列数据相加
df['result'] = df['column1'] + df['column2']

# 将结果保存到新的cvs文件中
df.to_csv('result.csv', index=False)

其中，'filename.csv'是要读取的cvs文件名，'column1'和'column2'是要相加的两列数据的列名，'result'是相加结果的列名，最后将结果保存到'result.csv'文件中。

相关问题

返回cvs两列数据相减

可以使用 Pandas 的 DataFrame 对象来完成这个任务。假设你要对一个名为 `my_data.csv` 的 CSV 文件中的两列数据进行相减，可以按照以下步骤进行操作：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
my_data = pd.read_csv('my_data.csv')

# 计算两列数据的差值
col1_values = my_data['col1']
col2_values = my_data['col2']
diff_values = col1_values - col2_values

# 将差值添加到 DataFrame 中
my_data['diff'] = diff_values

# 输出结果
print(my_data)

这里，我们首先使用 `pd.read_csv()` 函数读取了一个名为 `my_data.csv` 的 CSV 文件，并将数据存储在一个 DataFrame 对象中。

然后，我们使用 `my_data['col1']` 和 `my_data['col2']` 分别获取了两列数据的值，并使用 `-` 运算符计算了它们的差值，结果存储在了一个名为 `diff_values` 的 Series 对象中。

接着，我们使用 `my_data['diff'] = diff_values` 将差值添加到了 `my_data` DataFrame 中。

最后，我们使用 `print(my_data)` 输出了结果，其中包括差值列。你可以根据需要修改列名和文件路径。