dataframe生成新列为某两列求和

好的，可以使用pandas库中的DataFrame的apply方法来实现这个功能。

假设DataFrame的两列分别为col1和col2，我们需要求和的结果保存在新列中，可以使用以下代码：

df['new_col'] = df.apply(lambda row: row['col1'] + row['col2'], axis=1)

其中lambda函数用来对每一行进行操作，axis=1表示按行进行操作，最后将结果保存在名为new_col的新列中。

希望这能帮助到你，如果有其他问题，请随时问我。

相关问题

dataframe 两列求和

### 回答1：
在 Pandas 中，可以使用 `df['column_name'].sum()` 来求单列的和。如果要求两列的和，可以使用如下代码：

df['column1'].add(df['column2']).sum()

或者

df[['column1','column2']].sum().sum()

也可以用df.sum(axis = 0)来求和

### 回答2：
要对dataframe中的两列进行求和，可以使用Pandas库中的sum()方法。
首先，通过引入Pandas库，并将dataframe赋值给一个变量，我们可以使用该变量来调用sum()方法。
例如，假设我们有一个名为df的dataframe，它有两列名为"列1"和"列2"，我们可以通过以下方式对这两列进行求和：
sum_column = df['列1'] + df['列2']
上述代码使用"+"运算符将两列相应位置的值相加，并将结果赋值给sum_column变量。
注意，如果数据中有缺失值（NaN），则求和结果将自动忽略这些缺失值。
最后，我们可以通过打印sum_column变量来查看求和的结果：
print(sum_column)
上述代码将会打印出两列对应位置的求和结果。
希望以上解答能够帮到你！

### 回答3：
要求对DataFrame中的两列进行求和，可以使用Pandas库中的函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 对两列进行求和
sum_column = df['A'] + df['B']

# 打印求和结果
print(sum_column)

以上代码首先导入了Pandas库，然后创建了一个示例的DataFrame`df`，其中'A'列和'B'列分别包含了1到5和6到10的整数。接着，通过`df['A'] + df['B']`对两列进行求和，得到了一个包含了相应求和结果的Series，将该结果赋值给变量`sum_column`。最后，使用`print`函数打印出了求和结果。

pandas将两个dataframe横向拼接，通过两列关系

Pandas中的DataFrame可以使用`concat()`函数或`join()`函数进行横向（row-wise）拼接，通常是基于共享的列（index or keys）。如果你有两组DataFrame，它们想要通过某两列进行关联并拼接，可以按照以下步骤操作：

1. **基于索引列拼接**：如果你的DataFrame都有相同的行标签（index），你可以直接使用`pd.concat()`函数，设置`axis=1`（表示沿列方向拼接），并将这两列作为`keys`参数，比如：

   df1 = ...  # 第一个DataFrame
   df2 = ...  # 第二个DataFrame，同样有相同的行标签

   merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1, keys=['DF1', 'DF2'], join='inner')  # 或者其他JOIN选项，如'outer'

2. **基于列名拼接**：如果想通过列名进行拼接，先确认这两列在每个DataFrame中都存在，并且名称一致。然后使用`merge()`或`join()`：

   merge_on = 'common_column_name'  # 共享的列名
   merged_df = df1.merge(df2, left_on=merge_on, right_on=merge_on, how='outer')

在上述例子中，`how`参数可以选择 `'left'`, `'right'`, `'outer'` 或 `'inner'` 来控制结果合并的方式。