python 数据框求和

你可以使用 Pandas 库中的 DataFrame 的 sum() 方法来对数据框中的数据进行求和。比如，如果你的数据框名字为 df，你想对其中的数字列求和，你可以使用如下代码：

df.sum(axis=0)  # 对每一列求和
df.sum(axis=1)  # 对每一行求和

其中，axis=0 表示对每一列求和，axis=1 表示对每一行求和。注意，如果数据框中存在非数字类型的列，那么对这些列求和的结果会是 NaN。

相关问题

python cumprod分组求和

可以使用 Pandas 库中的 `groupby()` 和 `cumprod()` 函数来实现分组求和的累积乘积。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 生成示例数据
data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'], 'value': [2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对分组进行累积乘积并求和
df['cumprod_sum'] = df.groupby('group')['value'].cumprod()

运行后，`df` 数据框将会产生一个新的列 `cumprod_sum`，包含了每个分组的累积乘积之和。

python数据分析多列求和

如果你使用的是 pandas 库，可以使用 `sum()` 方法来对多列进行求和。

假设你有一个数据框 `df`，包含多个数字列，你想对其中某几列进行求和，可以这样操作：

# 对列 'col1' 和 'col2' 进行求和
df['sum_cols'] = df[['col1', 'col2']].sum(axis=1)

其中，`sum()` 方法的 `axis` 参数表示对哪个维度进行求和，`axis=1` 表示对行进行求和，即对每一行中的多个列进行求和。最终，新生成了一个名为 `sum_cols` 的列，包含了对列 `col1` 和 `col2` 的求和结果。