dataframe如何用几列数据的求和生成新列

可以使用pandas库中的DataFrame的apply()方法来对几列数据求和生成新列。具体操作如下：

假设我们有一个DataFrame df，其中有三列数据 a、b、c，我们需要对a、b、c这三列数据求和生成新列d，可以使用以下代码：

df['d'] = df.apply(lambda row: row['a'] + row['b'] + row['c'], axis=1)

其中，lambda函数用来对每一行数据进行求和，axis=1表示对每一行进行操作。

执行完上述代码后，新列d就会被添加到DataFrame中，每一行的值为该行对应的a、b、c三列数据的和。

相关问题

pycharm 读取dataframe 某几列数据

可以使用dataframe的loc或iloc方法选择需要的列。

loc方法使用列名作为索引，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
# 选择第一列和第三列
df = df.loc[:, ['col1', 'col3']]

iloc方法使用列的位置作为索引，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
# 选择第一列和第三列
df = df.iloc[:, [0, 2]]

以上代码分别选择了dataframe的第一列和第三列作为新的dataframe。

pycharm dataframe 插入几列空值数据

可以使用pandas库中的DataFrame方法来插入空值数据。以下是在PyCharm中使用pandas创建一个DataFrame并插入空值数据的示例代码：

import pandas as pd

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

# 插入两列空值数据
df['C'] = pd.np.nan
df['D'] = pd.np.nan

# 打印结果
print(df)

输出结果：

   A  B   C   D
0  1  4 NaN NaN
1  2  5 NaN NaN
2  3  6 NaN NaN

在上面的代码中，我们使用DataFrame的方法创建一个包含3行2列的DataFrame，并使用`pd.np.nan`插入了两列空值数据。最后，我们打印了结果以检查插入的空值数据是否正确。