dataframe 横向累加

DataFrame横向累加是指将DataFrame中每一行的值进行累加，并将结果作为新的一列添加到DataFrame中。下面是实现DataFrame横向累加的步骤：

1. 首先，使用pandas库中的DataFrame函数创建一个DataFrame对象。
2. 使用sum(axis=1)方法对每一行的值进行求和，得到一个Series对象。
3. 将得到的Series对象添加为新的一列到原始的DataFrame中，可以使用assign方法或直接赋值给一个新的列名。

下面是一个示例代码：

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)

# 对每一行的值进行累加
df['Sum'] = df.sum(axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   A  B  C  Sum
0  1  4  7   12
1  2  5  8   15
2  3  6  9   18

相关问题

Python按照学校分组，对学生人数做累加求得每个学校学生使用的频次，最后对频次进行降序排名并将最终结果通过横向柱状图展示。

在Python中，你可以使用pandas库来处理数据，matplotlib或seaborn库来创建图形。以下是大致步骤：

1. **数据预处理**：
- 首先，你需要有一个包含学生信息的数据集，其中包含“学校”和“学生ID”的列。可以假设你已经有了一个DataFrame，例如df。
- 使用`df.groupby('学校')['学生ID'].count()`按学校分组并计算每个学校的总学生数。

2. **频次统计**：
- 对于每个学校的频次，上述操作已经完成了。结果将是一个Series，它的索引是学校名，值是学生人数。

3. **排序和绘制图表**：
- 使用`sort_values(ascending=False)`将结果降序排列，得到频次最高的学校列表。
- 使用matplotlib的`plt.barh()`函数创建一个水平柱状图，`x`轴表示频次，`y`轴表示学校名。示例代码可能像这样：

     plt.figure(figsize=(10, 6))
     plt.barh(df['学校'].unique(), df.groupby('学校')['学生ID'].count().values, color='skyblue')
     plt.title('学校学生分布按频次排序')
     plt.xlabel('学生人数')
     plt.ylabel('学校')
     plt.show()

Python按照学校分组，对学生人数做累加求得每个学校学生使用的频次，最后对频次进行降序排名并将最终结果通过横向柱状图展示。 要求： 1）各学校使用频次（1分） 2）学校学生使用频次最多的前30所学校（1分）

在Python中，你可以使用pandas库来进行数据处理，matplotlib或seaborn库进行可视化。以下是步骤：

1. **数据预处理**:
- 首先，假设你有一个包含学生信息的数据框（DataFrame），其中包含“学校”和“学生ID”的列。你需要按“学校”分组，并计算每个学校的总学生数（例如，将学生ID转换为计数）。

   import pandas as pd

   # 假设df是你的数据框
   grouped_data = df.groupby('学校')['学生ID'].count()

2. **频次统计和排序**:
- 然后，你可以得到各学校的学生使用频次：

   school_freq = grouped_data.sort_values(ascending=False)

这将返回一个降序排列的Series，表示每个学校的频次。

3. **选择最常使用的前30所学校**:

   top_30_schools = school_freq.head(30)

4. **绘制横向柱状图**:
- 使用matplotlib库创建柱状图：

   import matplotlib.pyplot as plt

   plt.figure(figsize=(10,5))
   top_30_schools.plot(kind='barh', x='学校', y='学生ID')
   plt.xlabel('学生人数')
   plt.title('各学校学生使用频次')
   plt.show()