pandas中对列求和sum
时间: 2023-06-29 07:20:22 浏览: 59
可以使用`sum()`函数对DataFrame或Series中的列进行求和。例如,对于一个DataFrame对象df,如果想要对列col1和col2进行求和,可以使用以下代码:
```
df[['col1', 'col2']].sum()
```
如果想要对所有列进行求和,可以使用以下代码:
```
df.sum()
```
如果想要对每行进行求和,可以使用以下代码:
```
df.sum(axis=1)
```
相关问题
pandas对一列求和
使用pandas对一列求和,可以使用`sum()`函数。下面是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# 对列'A'求和
sum_of_column = df['A'].sum()
print(sum_of_column)
```
这将输出列'A'的总和。在上面的示例中,列'A'的总和为15。
pandas对数据列求和csv
可以使用pandas库的read_csv函数读取csv文件,并使用sum函数对数据列进行求和。
例如,假设有一个名为data.csv的文件,其中有两列数据:A和B。可以使用以下代码对这两列数据进行求和:
``` python
import pandas as pd
# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 对A列求和
sum_a = data['A'].sum()
# 对B列求和
sum_b = data['B'].sum()
print('A列的和为:', sum_a)
print('B列的和为:', sum_b)
```
这样,就可以得到A列和B列的和。
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