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将两列的两个值相加,并将结果分配给pandas多索引DataFrame中的第三列

在pandas中,可以使用apply函数将两列的两个值相加,并将结果分配给多索引DataFrame中的第三列。

首先,我们需要创建一个多索引DataFrame。假设我们有以下数据:

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import pandas as pd

data = {
    ('A', 'value1'): [1, 2, 3],
    ('A', 'value2'): [4, 5, 6],
    ('B', 'value1'): [7, 8, 9],
    ('B', 'value2'): [10, 11, 12]
}

df = pd.DataFrame(data)

这将创建一个具有两个级别的多索引DataFrame,其中第一个级别为'A'和'B',第二个级别为'value1'和'value2'。DataFrame如下所示:

代码语言:txt
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   A         B      
value1 value2 value1 value2
0      1      4      7     10
1      2      5      8     11
2      3      6      9     12

接下来,我们可以使用apply函数将两列的两个值相加,并将结果分配给第三列。假设我们想将'A'级别的'value1'和'value2'相加,并将结果分配给'A'级别的新列'value3',代码如下:

代码语言:txt
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df[('A', 'value3')] = df[('A', 'value1')].add(df[('A', 'value2')])

这将创建一个新的列'value3',其中包含'A'级别的'value1'和'value2'相加的结果。DataFrame如下所示:

代码语言:txt
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   A         B      
value1 value2 value1 value2 value3
0      1      4      7     10      5
1      2      5      8     11      7
2      3      6      9     12      9

同样的方法也适用于'B'级别的列。你可以根据需要使用apply函数将两列的两个值相加,并将结果分配给多索引DataFrame中的其他列。

关于pandas的更多信息和使用方法,你可以参考腾讯云的产品介绍链接:腾讯云-云计算产品

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