通过添加来自其他列的值在 Panda 数据框中创建新列答案

【问题标题】：Make new column in Panda dataframe by adding values from other columns通过添加来自其他列的值在 Panda 数据框中创建新列
【发布时间】：2016-03-05 13:59:50
【问题描述】：

我有一个数据框，其值类似于

我需要通过添加 A 列和 B 列中的值来添加一个新列，例如

我相信这可以使用 lambda 函数来完成，但我不知道该怎么做。

【问题讨论】：

你可以做df['C'] = df.sum(axis=1)

标签： python python-2.7 pandas

【解决方案1】：

很简单：

df['C'] = df['A'] + df['B']

【讨论】：

我收到以下警告：试图在 DataFrame 中的切片副本上设置值。尝试改用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value
运行 version 给我 '0.16.2'
我收到与版本相同的警告：3.7.4（默认，2019 年 8 月 9 日，18:34:13）[MSC v.1915 64 位 (AMD64)]
@spec3 stackoverflow.com/questions/20625582/…
我在显示第四列时遇到问题。我已经有a,b,c 列。但是当我尝试计算b + c = d 的总和时，我得到了AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute c。会有什么问题？

【解决方案2】：

最简单的方法是使用 DeepSpace 答案。但是，如果你真的想使用匿名函数，你可以使用 apply：

df['C'] = df.apply(lambda row: row['A'] + row['B'], axis=1)

【讨论】：

知道如何支持变体列吗？

【解决方案3】：

您可以使用sum 函数来实现这一点，正如评论中提到的@EdChum：

df['C'] =  df[['A', 'B']].sum(axis=1)

In [245]: df
Out[245]: 
   A  B   C
0  1  4   5
1  2  6   8
2  3  9  12

【讨论】：

【解决方案4】：

从 Pandas 0.16.0 版开始，您可以使用assign，如下所示：

df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3], "B": [4,6,9]})
df.assign(C = df.A + df.B)

# Out[383]: 
#    A  B   C
# 0  1  4   5
# 1  2  6   8
# 2  3  9  12

您可以按如下方式添加多个列：

df.assign(C = df.A + df.B,
          Diff = df.B - df.A,
          Mult = df.A * df.B)
# Out[379]: 
#    A  B   C  Diff  Mult
# 0  1  4   5     3     4
# 1  2  6   8     4    12
# 2  3  9  12     6    27

【讨论】：

此方法避免了@n00b 所说的警告。

【解决方案5】：

在 Anton 的回答基础上再增加一点，您可以像这样添加所有列：

df['sum'] = df[list(df.columns)].sum(axis=1)

【讨论】：

我不敢相信这个答案没有多少赞成票。这是唯一一个您不需要单独输入列名来获得总和的地方！谢谢@sparrow！
你可以放弃list(df.columns)，因为它在这里是多余的。所以最终代码应该看起来像df['sum'] = df.sum(axis=1)

【解决方案6】：

你可以这样做：

df['C'] = df.sum(axis=1)

如果你只想做数值：

df['C'] = df.sum(axis=1, numeric_only=True)

参数axis 接受0 或1 作为参数，0 表示跨列求和，1 跨行求和。

【讨论】：

【解决方案7】：

我想添加一条评论来响应 n00b 收到的错误消息，但我没有足够的声誉。所以我的评论是一个答案，以防它帮助任何人......

n00b 说：

我收到以下警告：试图在 DataFrame 中的切片副本上设置值。尝试改用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value

他收到此错误是因为他在创建 df['C'] 之前对他的数据框所做的任何操作都创建了数据框的视图，而不是它的副本。 DeepSpace 建议的简单计算df['C'] = df['A'] + df['B'] 不会出现错误。

查看Returning a view versus a copy 文档。

【讨论】：

【解决方案8】：

关于 n00b 的评论：“我收到以下警告：正在尝试在 DataFrame 的切片副本上设置值。尝试使用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value 代替”

我遇到了同样的错误。就我而言，这是因为我试图在这样创建的数据框上执行列添加：

df_b = df[['colA', 'colB', 'colC']]

代替：

df_c = pd.DataFrame(df, columns=['colA', 'colB', 'colC'])

df_b 是 df 切片的副本
df_c 是一个新的数据框。所以

df_c['colD'] = df['colA'] + df['colB']+ df['colC']

将添加列并且不会引发任何警告。如果使用 .sum(axis=1) 则相同。

【讨论】：

【解决方案9】：

可以使用loc

In [37]:  df = pd.DataFrame({"A":[1,2,3],"B":[4,6,9]})

In [38]: df
Out[38]:
   A  B
0  1  4
1  2  6
2  3  9

In [39]: df['C']=df.loc[:,['A','B']].sum(axis=1)

In [40]: df
Out[40]:
   A  B   C
0  1  4   5
1  2  6   8
2  3  9  12

【讨论】：

【解决方案10】：

您可以通过简单地添加来解决它： df['C'] = df['A'] + df['B']

【讨论】：