pandas 行求和

在 Pandas 中，你可以使用 `.sum()` 方法来对行或列进行求和。假设你有一个名为 `df` 的数据框，其中包含三列 `a`、`b` 和 `c`，你可以使用以下代码来计算每行的和：

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

这将在数据框中添加一个名为 `sum` 的新列，其中包含每行的和。`axis=1` 参数表示在行方向上进行求和，如果你想对列进行求和，可以将 `axis` 参数设置为 `0`。

如果你只想对特定的列进行求和，可以使用以下代码：

df['sum'] = df[['a', 'b']].sum(axis=1)

这将在数据框中添加一个名为 `sum` 的新列，其中包含每行的 `a` 和 `b` 列的和。

相关问题

pandas 分组求和

以下是使用pandas进行分组求和的示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
        'Subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'Science'],
        'Score': [80, 90, 85, 70, 75, 65]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照姓名进行分组，并求每个人的总分
grouped = df.groupby('Name')
sum_scores = grouped['Score'].sum()

print(sum_scores)

输出结果为：

Name
John    150
Nick    165
Tom     150
Name: Score, dtype: int64

这里我们首先导入pandas库，并创建一个示例数据集。然后使用`groupby`函数按照姓名进行分组，并使用`sum`函数求每个人的总分。最后打印出每个人的总分。

pandas分组求和

通过使用pandas库的分组功能，可以很方便地对数据进行分组求和操作。首先，使用groupby方法按照需要分组的列进行分组，然后使用sum方法对分组后的数据进行求和。例如，假设有一个数据框df，其中包含状态列和实际价格列，我们可以按照状态列进行分组，并对实际价格列进行求和，代码如下：
df.groupby('状态')['实际价格(元)'].sum()
这将返回按照状态分组后的实际价格的总和。使用aggregate、apply和transform方法也可以实现类似的分组求和操作，具体用法可以参考引用、和。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>