pandas两行相加
时间: 2023-11-17 14:00:22 浏览: 32
可以使用data.loc[]方法实现pandas两行相加,具体实现方法如下:
```
data.loc[heji[0]]=data.loc[data['p'].isin(heji[1])].sum()
```
其中,heji表示相加后新行的索引,heji表示需要相加的行的索引列表。这行代码的作用是将data中p列的值在heji列表中的行相加,并将结果赋值给heji所在的新行。
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pandas两行数据相加
可以使用data.loc[]方法实现pandas两行数据相加。具体实现方法为:先定义一个列表heji,其中heji为新加行的名称,heji为需要相加的行的名称列表。然后使用data.loc[heji]=data.loc[data['p'].isin(heji)].sum()实现两行数据相加,并使用data.loc[heji,'p']=heji将新加行的名称赋值给新加行的p列。最后输出data即可。代码如下:
```python
heji=['N1+N2',['N1','N2']]
data.loc[heji[0]]=data.loc[data['p'].isin(heji[1])].sum()
data.loc[heji[0],'p']=heji[0]
print(data)
```
pandas两行求和
要对 Pandas DataFrame 中的两行求和,你可以使用 `sum()` 方法。首先,使用 `iloc` 属性选择这两行数据,然后对选定的行使用 `sum()` 方法进行求和。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 选择要求和的两行
row1 = 0
row2 = 1
# 对选定的两行求和
sum_of_rows = df.iloc[row1] + df.iloc[row2]
print(sum_of_rows)
```
在上面的示例中,我们创建了一个 DataFrame,并选择了要求和的两行(在此示例中是第一行和第二行)。然后,我们使用 `iloc` 属性对选定的行进行索引,并使用 `+` 运算符将它们相加。最后,我们打印出求和结果。