python语言 DataFrame求和 为整数

可以使用DataFrame的sum()方法来求和，然后使用astype()方法将结果转换为整数类型。

例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
sum_df = df.sum()
sum_df = sum_df.astype(int)
print(sum_df)

输出结果为：

A    6
B    15
dtype: int32

相关问题

python语言 DataFrame求和 不要出现.0

可以使用astype(int)将结果转换为整数，避免出现小数点后面的.0。

例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
sum_df = df.sum().astype(int)
print(sum_df)

输出结果：

A    6
B    15
dtype: int32

dataframe 两列求和

### 回答1：
在 Pandas 中，可以使用 `df['column_name'].sum()` 来求单列的和。如果要求两列的和，可以使用如下代码：

df['column1'].add(df['column2']).sum()

或者

df[['column1','column2']].sum().sum()

也可以用df.sum(axis = 0)来求和

### 回答2：
要对dataframe中的两列进行求和，可以使用Pandas库中的sum()方法。
首先，通过引入Pandas库，并将dataframe赋值给一个变量，我们可以使用该变量来调用sum()方法。
例如，假设我们有一个名为df的dataframe，它有两列名为"列1"和"列2"，我们可以通过以下方式对这两列进行求和：
sum_column = df['列1'] + df['列2']
上述代码使用"+"运算符将两列相应位置的值相加，并将结果赋值给sum_column变量。
注意，如果数据中有缺失值（NaN），则求和结果将自动忽略这些缺失值。
最后，我们可以通过打印sum_column变量来查看求和的结果：
print(sum_column)
上述代码将会打印出两列对应位置的求和结果。
希望以上解答能够帮到你！

### 回答3：
要求对DataFrame中的两列进行求和，可以使用Pandas库中的函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 对两列进行求和
sum_column = df['A'] + df['B']

# 打印求和结果
print(sum_column)

以上代码首先导入了Pandas库，然后创建了一个示例的DataFrame`df`，其中'A'列和'B'列分别包含了1到5和6到10的整数。接着，通过`df['A'] + df['B']`对两列进行求和，得到了一个包含了相应求和结果的Series，将该结果赋值给变量`sum_column`。最后，使用`print`函数打印出了求和结果。