Python 通过添加其他列的值，在Panda dataframe中创建新列

我有一个数据框，其值如下

A B
1 4
2 6
3 9

我需要通过添加a列和B列中的值来添加一个新列，如

A B C
1 4 5
2 6 8
3 9 12

我相信这可以通过lambda函数实现，但我不知道如何实现。

非常简单：

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

---

最简单的方法是使用DeepSpace答案。但是，如果确实要使用匿名函数，可以使用apply：

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

---

您可以使用

sum

函数来实现这一点，如注释中提到的@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

---

从0.16.0版开始，您可以按如下方式使用

assign

：

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

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

可以按如下方式添加多个列：

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

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

---

根据Anton的回答，您可以添加以下所有列：

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

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

你可以做：

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

如果只想执行数值计算，请执行以下操作：

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

---

参数

axis

将

0

或

1

作为参数，

0

表示跨列求和，跨行求和。

我想添加一条注释，以响应n00b收到的错误消息，但我没有足够的信誉。因此，我的评论是一个答案，以防它帮助任何人

n00b说：

我得到以下警告：试图在数据帧的切片副本上设置值。尝试改用.loc[row\u indexer，col\u indexer]=value

他得到这个错误是因为在创建

df['C']

之前，他对数据帧所做的任何操作都在数据帧中创建了一个视图，而不是它的副本。该错误不是由DeepSpace建议的简单计算

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

引起的

---

查看文档。

关于n00b的评论：“我收到以下警告：试图在数据帧切片的副本上设置值。请尝试使用.loc[row\u indexer，col\u indexer]=value”

我也犯了同样的错误。在我的例子中，这是因为我试图对创建如下的数据帧执行列添加：

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

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

而不是：

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

df_b是来自df的切片的副本
df_c是一个新的数据帧。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（轴=1），则相同

可以使用

---

您只需添加以下内容即可解决此问题：

---

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

我收到以下警告：试图在数据帧切片的副本上设置值。尝试使用.loc[row\u indexer，col\u indexer]=value-insteadRunning版本会给我“0.16.2”我收到与版本3.7.4相同的警告（默认值，2019年8月9日，18:34:13）[MSC v.1915 64位（AMD64）]@spec3我在显示第四列时遇到问题。我已经有

a，b，c

列了。但是当我尝试求

b+c=d的和时，我得到了一个
AttributeError:'DataFrame'对象没有属性c
。问题是什么？你可以做
df['C']=df.sum（axis=1）
知道如何支持变量列吗？我不敢相信这个答案没有多少赞成票。这是唯一一个不需要单独键入列名就可以得到总和的方法！谢谢@sparrow！您可以删除
列表（df.columns）
，因为它在这里是多余的。所以最后的代码应该看起来像
df['sum']=df.sum（axis=1）
这应该是正确的答案。这个方法避免了@n00b提到的警告。