如何将一列中的观察值与另一列的观察值相加

Question

大家好，我有这个问题谁能用代码或算法帮助我 fd.loc[0, 'value 4'] 并将其添加到 fd.loc[1, 'value 2] 以给出 [=13= 的输出][1, '值 4'] 基本上我希望值 4 中的每个观察值都是其先前观察值与值 2 中相应观察值的总和（我希望正确解释我的问题）

dict = {
'value 1' : [1,2,3],
'value 2' : [4,5,6]
}

fd = pd.DataFrame(dict)
fd['value 4'] = 10 + fd['value 2']
fd

Answer 1

如果 'value 4' 列已经存在并且您想按照您的描述转换这些值，您可以这样做：

fd['value 4'] = fd['value 2'] + fd['value 4'].shift()

然后你只需要重新分配 fd.loc[0, ‘value 4’]，现在是 NaN，并且可能将整个列重新转换为整数，因为它已被转换为浮点数，因为缺少值。

Answer 2

我不太确定你想达到什么目的，但这里有一些方法：

将两列的总和逐行添加到一列中：

fd.loc[index]['value 4'] = fd.loc[index]['value 1'] + fd.loc[index]['value 2']

添加一列，其中每一行的值是两列的总和：

fd['value 4'] = fd['value 1'] + fd['value 2']

您还可以将 lambda 函数与 apply:

一起使用

fd['value 4'] = fd.apply(lambda row: row['value 1'] + row['value 2'], axis=1)

我希望这能回答你的问题

How can I add the value of an observation in a column with an observation from another column