Pandas:通过对不同dfs中的列求和来创建新df的Pythonic方法

Pandas是一个基于Python的开源数据分析工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析功能，可以方便地进行数据处理和数据分析任务。

对于通过对不同DataFrame中的列求和来创建新DataFrame的Pythonic方法，可以使用Pandas的concat函数和sum函数来实现。

具体步骤如下：

导入Pandas库：

import pandas as pd

创建多个DataFrame对象，假设为df1、df2、df3。
使用concat函数将多个DataFrame对象按列合并成一个新的DataFrame对象：

new_df = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)

其中，axis=1表示按列合并。

使用sum函数对新的DataFrame对象按列求和，创建一个新的列：

new_df['sum'] = new_df.sum(axis=1)

其中，axis=1表示按列求和。

这样就可以通过对不同DataFrame中的列求和来创建新的DataFrame对象。

Pandas的优势在于它提供了丰富的数据处理和分析功能，可以高效地处理大规模数据集。它具有简洁的语法和灵活的数据结构，使得数据处理变得更加简单和直观。此外，Pandas还提供了各种数据操作和转换方法，如数据过滤、排序、分组、聚合等，方便用户进行数据分析和建模。

Pandas的应用场景非常广泛，包括数据清洗、数据预处理、数据分析、数据可视化等。它可以用于处理结构化数据、时间序列数据、文本数据等各种类型的数据。在金融、医疗、电商、社交媒体等领域都有广泛的应用。

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