series同时新增两列

可以使用pandas库中的DataFrame对象的`assign()`方法来同时新增两列数据，例如：

import pandas as pd

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

# 使用assign方法同时新增两列
df = df.assign(C=[7, 8, 9], D=[10, 11, 12])

print(df)

输出结果为：

   A  B  C   D
0  1  4  7  10
1  2  5  8  11
2  3  6  9  12

其中，`assign()`方法中的参数以字典形式传递，字典的键为新增的列名，字典的值为新增的列数据。

相关问题

python series两列相见

在Python中，可以使用pandas库来处理和操作数据。如果你想要将两列数据进行合并，可以使用pandas的concat函数或者merge函数。

如果你想要将两个Series按列合并，可以使用concat函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个Series
series1 = pd.Series(\[1, 2, 3\])
series2 = pd.Series(\[4, 5, 6\])

# 使用concat函数按列合并两个Series
merged_series = pd.concat(\[series1, series2\], axis=1)

print(merged_series)

输出结果为：

   0  1
0  1  4
1  2  5
2  3  6

如果你想要将两个Series按照某个共同的列进行合并，可以使用merge函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个Series
series1 = pd.Series(\[1, 2, 3\])
series2 = pd.Series(\[4, 5, 6\])

# 创建一个DataFrame，将两个Series作为列
df = pd.DataFrame({'series1': series1, 'series2': series2})

print(df)

输出结果为：

   series1  series2
0        1        4
1        2        5
2        3        6

希望这个回答能够帮助到你！

python series两列相减

可以使用Python的pandas库中的Series对象进行两列相减操作。根据引用\[3\]中的示例，假设有两个Series对象s1和s2，可以使用s1 - s2来实现两列相减的操作。例如：

import pandas as pd

s1 = pd.Series(\[1, 2, 3, 4\], index=\['a', 'b', 'c', 'd'\])
s2 = pd.Series(\[3, 4, 5, 6\], index=\['a', 'b', 'c', 'd'\])

result = s1 - s2
print(result)

输出结果为：

a   -2
b   -2
c   -2
d   -2
dtype: int64

这样，s1和s2中对应位置的元素会进行相减操作，得到一个新的Series对象result，其中每个元素都是对应位置的差值。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python中的list如何进行相减操作或者将list分片Python 两组数据相减](https://blog.csdn.net/weixin_39609670/article/details/111449825)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Series的基础操作](https://blog.csdn.net/weixin_52277317/article/details/117340013)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]