pandas查看某两列

的数据，应该如何操作？

您可以使用 pandas 的 loc 或 iloc 来查看某两列的数据。例如，若您想要查看某个名为 data 的 DataFrame 中的第一列和第三列的数据，您可以使用以下代码：

data.loc[:, ['col1', 'col3']] # col1 和 col3 代表第一列和第三列的列名

或者：

data.iloc[:, [0, 2]] # 0 和 2 代表第一列和第三列的列索引

其中 ':' 代表选取所有行。

相关问题

pandas 按照某两列数据去重

可以按照某两列数据去重的方法如下：

1. 首先，合并两列数据成一个列表，并对列表进行排序处理。

df['ls'] = list(map(lambda x,y:[x,y],df['a_attr_single'],df['b_attr_single']))
df['ls'] = df['ls'].apply(lambda x:','.join(sorted(x)))

2. 然后，删除被合并的两列数据。

df.drop(columns=['a_attr_single', 'b_attr_single'], inplace=True)

3. 接下来，对DataFrame进行去重操作。

df = df.drop_duplicates()

4. 最后，将合并的列表拆分成两列数据。

df['attr1'], df['attr2'] = df['ls'].str.split(',', 1).str

这样就可以按照某两列数据进行去重了。

pandas怎么把某两列的数字相加？

在Pandas中，你可以使用`add()`函数来将数据框（DataFrame）中的特定两列数值相加。这里是一个简单的步骤：

1. 首先，确保你有一个包含需要相加的列的Pandas DataFrame。

import pandas as pd

# 假设 df 是你的DataFrame
df = pd.DataFrame({
   'column1': [10, 20, 30],
   'column2': [5, 15, 25]
})

2. 使用 `add` 函数，传入列名或者 Series 对象作为参数。如果你想对两列进行元素级别的相加，可以这样做：

result_df = df['column1'].add(df['column2'], fill_value=0)

这里的 `fill_value=0` 可选，如果其中有一列有缺失值（NaN），它会填充0；如果不指定，则默认处理缺失值会抛出错误。

3. 如果你想在原地修改原始 DataFrame，可以用 `inplace=True` 参数：

df['new_column'] = df['column1'].add(df['column2'], inplace=True)

现在，`df` 中就有了新列 'new_column'，其内容是 'column1' 和 'column2' 的对应项相加的结果。