dataframe行数据求和

可以使用 pandas 库中的 `sum()` 方法对 DataFrame 中的行数据进行求和。

假设 DataFrame 的变量名为 `df`，要对所有行数据进行求和，可以使用以下代码：

row_sums = df.sum(axis=1)

其中，`axis` 参数设置为 `1` 表示对每一行进行操作。如果要对每一列进行操作，则将 `axis` 参数设置为 `0`。

如果只想对某些列进行求和，可以在 `sum()` 方法中指定列名或列索引。例如，要对 `col1` 和 `col2` 两列进行求和，可以使用以下代码：

row_sums = df[['col1', 'col2']].sum(axis=1)

其中，`[['col1', 'col2']]` 表示选取 `col1` 和 `col2` 两列。

相关问题

python对dataframe中数据求和、累积和、均值、标准差、方差、

Python中的pandas库提供了很多函数来对DataFrame进行统计分析，包括求和、累积和、均值、标准差、方差等。下面是一些常用的函数：

1. 求和：使用`sum()`函数，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df.sum())

输出：

A     6
B    15
dtype: int64

2. 累积和：使用`cumsum()`函数，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df.cumsum())

输出：

   A   B
0  1   4
1  3   9
2  6  15

3. 均值：使用`mean()`函数，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df.mean())

输出：

A    2.0
B    5.0
dtype: float64

4. 标准差：使用`std()`函数，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df.std())

输出：

A    1.0
B    1.0
dtype: float64

5. 方差：使用`var()`函数，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df.var())

输出：

A    1.0
B    1.0
dtype: float64

python对dataframe每行求和

可以使用pandas库中的sum()函数对DataFrame每行进行求和操作。

例如，假设有一个名为df的DataFrame，其中包含三列数据a、b、c，可以使用以下代码对每行进行求和：

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

其中，axis=1表示对每行进行求和，将结果存储在新的一列sum中。