pandas读取两个csv文件指定列后求和并写入新的csv文件

读取两个CSV文件中的指定列后，可以使用Pandas提供的merge函数将它们合并成一个DataFrame，然后再计算对应列的和，并将结果写入新的CSV文件中。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv("your_file1.csv", usecols=[1, 3])
df2 = pd.read_csv("your_file2.csv", usecols=[2, 4])

merged_df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True) # 合并两个DataFrame
sum_col2_col3 = merged_df.iloc[:, 0] + merged_df.iloc[:, 1] # 计算第1列和第3列的和
sum_df = pd.concat([merged_df, sum_col2_col3.rename("sum_col2_col3")], axis=1) # 将结果添加到DataFrame中
sum_df.to_csv("your_output_file.csv", index=False) # 将结果写入新的CSV文件

在上面的代码中，我们首先使用read_csv函数读取两个CSV文件中的指定列，然后使用merge函数将它们合并成一个DataFrame。merge函数的left_index和right_index参数设为True，表示使用DataFrame的索引作为连接键。接着，我们使用iloc函数选择所需的列，并计算它们的和。注意，第1列对应的是merged_df的第0列，第3列对应的是merged_df的第1列。然后，我们将计算结果添加到DataFrame中，并将结果写入新的CSV文件中，其中index=False表示不输出行索引。最后，输出的CSV文件中包含原始文件中的所有列，以及计算后的和列sum_col2_col3。