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在Python的數(shù)據(jù)處理庫pandas中，我們可以使用加法運算符對數(shù)據(jù)框（DataFrame）中的幾列進行相加，以下是詳細的技術教學：
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1、我們需要導入pandas庫，如果你還沒有安裝pandas庫，可以使用以下命令進行安裝：
pip install pandas
2、接下來，我們創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)框，這里我們使用pandas自帶的數(shù)據(jù)集tips作為示例：
import pandas as pd
讀取內(nèi)置數(shù)據(jù)集tips
data = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/pandasdev/pandas/master/doc/data/tips.csv')
print(data)
3、現(xiàn)在，我們有一個名為total_bill的數(shù)據(jù)框，其中包含兩列：total_bill和tip，我們想要計算這兩列的和，并將結(jié)果存儲在新的列total中，我們可以使用+運算符實現(xiàn)這一點：
計算total_bill和tip的和，并將結(jié)果存儲在新的列total中 data['total'] = data['total_bill'] + data['tip'] print(data)
4、如果我們想要對多列進行相加，只需將它們的名稱用逗號分隔即可，我們想要計算total_bill、tip和surge三列的和，并將結(jié)果存儲在新的列grand_total中：
計算total_bill、tip和surge的和，并將結(jié)果存儲在新的列grand_total中 data['grand_total'] = data['total_bill'] + data['tip'] + data['surge'] print(data)
5、如果我們想要對數(shù)據(jù)框的每一行進行相同的操作，可以使用apply()函數(shù)，我們需要定義一個函數(shù)，該函數(shù)接受一行數(shù)據(jù)作為輸入，并返回所需的計算結(jié)果：
def calculate_sum(row):
return row['total_bill'] + row['tip'] + row['surge']
6、我們可以使用apply()函數(shù)將這個函數(shù)應用到數(shù)據(jù)框的每一行：
使用apply()函數(shù)將calculate_sum函數(shù)應用到數(shù)據(jù)框的每一行 data['grand_total'] = data.apply(calculate_sum, axis=1) print(data)
7、如果我們想要對數(shù)據(jù)框的某一列進行多次相加，可以使用循環(huán)，我們想要計算每行的total_bill、tip和surge的總和，并將結(jié)果存儲在新的列subtotal中：
計算每行的total_bill、tip和surge的總和，并將結(jié)果存儲在新的列subtotal中
for index, row in data.iterrows():
data.at[index, 'subtotal'] = row['total_bill'] + row['tip'] + row['surge']
print(data)
8、如果我們想要對數(shù)據(jù)框的某一列進行多次相加，并且每次相加時使用的權重不同，可以使用循環(huán)和乘法運算符，我們想要計算每行的total_bill、tip和surge的總和，其中total_bill的權重為0.6，tip的權重為0.3，surge的權重為0.1：
計算每行的total_bill、tip和surge的總和，其中total_bill的權重為0.6，tip的權重為0.3，surge的權重為0.1
for index, row in data.iterrows():
data.at[index, 'subtotal'] = 0.6 * row['total_bill'] + 0.3 * row['tip'] + 0.1 * row['surge']
print(data)
通過以上方法，我們可以在pandas中對數(shù)據(jù)框的幾列進行相加，這些方法可以幫助我們在處理大量數(shù)據(jù)時更加高效地進行計算。
網(wǎng)站題目：pandas幾列相加
標題來源：http://fisionsoft.com.cn/article/ccisdoc.html
