pandas怎么生成一列：是前面所有列值的和（汇总列）

您好！关于您的问题，您可以使用pandas的sum()函数来求出所有列值的和，并在新的一列中生成汇总列。以下是示例代码：

import pandas as pd

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

# 计算所有列的和
sum_series = df.sum(axis=1)

# 将汇总列添加到数据框中
df['Sum'] = sum_series

# 打印数据框
print(df)

在上述代码中，sum()函数用于计算所有列的和，axis=1参数表示按行求和。然后，我们将汇总列添加到数据框中，并使用print()函数将最终结果输出。希望这个回答能够帮到您！

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import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
        'age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取 age 列值为 35 的行的所有值
result = df[df['age'] == 35]

print(result)

输出结果为：

       name  age    city
2  Charlie   35  London

以上代码中，我们使用布尔索引 `df['age'] == 35` 来获取 age 列值为 35 的行，然后将结果存储在变量 `result` 中。最后，我们打印出结果。

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可以使用 Pandas 的 `apply` 方法结合 `lambda` 表达式来实现根据多列计算生成一列。例如，假设有一个数据集包含三列 `A`、`B` 和 `C`，我们需要计算新的一列 `D`，其值为列 `A` 与列 `B` 的和再乘以列 `C`，可以采用以下代码实现：

import pandas as pd

# 生成示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [2, 3, 4]})

# 计算新的一列
df['D'] = df.apply(lambda row: (row['A'] + row['B']) * row['C'], axis=1)

# 输出结果
print(df)

输出结果如下：

   A  B  C   D
0  1  4  2  10
1  2  5  3  21
2  3  6  4  36

其中，`apply` 方法对每一行数据应用 lambda 表达式来计算新的一列 `D` 的值，`axis=1` 表示对每一行进行操作。在 lambda 表达式中，`row` 表示每一行数据，可以通过 `row['A']`、`row['B']` 和 `row['C']` 来访问每一列的值。