dataframe 多元素求和

要计算 DataFrame 中多个元素的求和，你可以使用 `sum()` 函数。该函数可以按列或按行计算求和。

如果你想按列求和，可以通过指定 `axis` 参数为 0 来实现。例如：

import pandas as pd

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

# 按列求和
col_sum = df.sum(axis=0)

print(col_sum)

输出结果为：

A     6
B    15
C    24
dtype: int64

如果你想按行求和，可以通过指定 `axis` 参数为 1 来实现。例如：

import pandas as pd

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

# 按行求和
row_sum = df.sum(axis=1)

print(row_sum)

输出结果为：

0    12
1    15
2    18
dtype: int64

希望对你有所帮助！如果有任何问题，请随时提问。

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在dataframe中求列对应的求和数量，把列名改掉

在Pandas DataFrame中，如果你想计算某列数值的总和并创建一个新的列来存储结果，你可以使用`sum()`函数。假设你有一个DataFrame叫做df，你需要对名为"column_name"的列求和，可以这样做：

# 假设 df 是你的 DataFrame
sum_column = df["column_name"].sum()
df["new_column_name"] = sum_column  # 新建一个名为 "new_column_name" 的列，并将求和值填充进去

这会首先计算 "column_name" 列的所有元素之和，然后将这个总和值插入到新的列 "new_column_name" 中。记得替换 "column_name" 和 "new_column_name" 为实际的列名。

如果你有多个列需要求和，可以遍历列名列表并应用上述操作：

columns_to_sum = ["column1", "column2"]
for column in columns_to_sum:
    df[f"{column}_sum"] = df[column].sum()

这里会为每个指定的列生成一个新的列，名字加上 "_sum" 后缀。

DataFrame 如何根据整行为空 去分割成多个DataFrame

你可以通过以下步骤将一个DataFrame按照行为空分割成多个DataFrame：

1. 使用`isnull()`函数检测DataFrame中的空值并返回一个布尔值DataFrame。
2. 使用`any(axis=1)`函数检测每行是否存在空值，并返回一个布尔值Series。
3. 使用`cumsum()`函数对布尔值Series进行累加求和，并返回一个新的Series。这个Series的值表示从上到下第几个空行。
4. 使用`groupby()`函数按照上一步得到的Series进行分组，并返回一个Groupby对象。
5. 使用`dict()`函数将分组后的每个组转换成一个字典，并返回一个字典。
6. 遍历字典中的每个元素，将其转换成一个DataFrame，并添加到一个列表中。
7. 返回列表中的所有DataFrame。

这里是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, None], 'B': [5, None, 7, None, 9]})

# 检测空值，并返回一个布尔值DataFrame
mask = df.isnull()

# 检测每行是否存在空值，并返回一个布尔值Series
row_has_null = mask.any(axis=1)

# 对布尔值Series进行累加求和，并返回一个新的Series
groups = row_has_null.cumsum()

# 按照上一步得到的Series进行分组，并返回一个Groupby对象
grouped = df.groupby(groups)

# 将分组后的每个组转换成一个字典，并返回一个字典
dict_of_dfs = dict(iter(grouped))

# 遍历字典中的每个元素，将其转换成一个DataFrame，并添加到一个列表中
dfs = []
for key, value in dict_of_dfs.items():
    dfs.append(value)
    
# 返回列表中的所有DataFrame
print(dfs)

运行以上代码，会输出一个包含多个DataFrame的列表，其中每个DataFrame都是原始DataFrame中的一段，这些段之间由空行分隔。