dataframe横向加总,除了第一列
时间: 2023-07-06 22:27:56 浏览: 48
可以使用`iloc`方法选取需要进行加总的列,然后再使用`sum()`函数进行加总。例如,假设有以下`DataFrame`:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
```
如果需要对`B`和`C`列进行加总,可以使用以下代码:
```
row_sum = df.iloc[:, 1:].sum(axis=1)
```
其中,`iloc[:, 1:]`表示选取所有行,但是只选取第2列及其后面的列进行加总,`axis=1`表示对每一行进行加总。加总结果将会是一个`Series`对象,其中每个元素对应一行的加总结果。
相关问题
dataframe横向加总
对于一个DataFrame,可以使用`sum()`函数进行横向加总。例如,假设我们有以下的DataFrame:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df)
```
输出:
```
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
```
我们可以使用`sum()`函数进行横向加总,如下所示:
```
sum_row = df.sum(axis=1)
print(sum_row)
```
输出:
```
0 12
1 15
2 18
dtype: int64
```
这里的`axis=1`表示对每一行进行加总,得到一个Series对象。如果我们想对每一列进行加总,可以将`axis`参数改为0,如下所示:
```
sum_col = df.sum(axis=0)
print(sum_col)
```
输出:
```
A 6
B 15
C 24
dtype: int64
```
如何对dataframe第一列至第十列求和
可以使用pandas库中的DataFrame的iloc方法结合sum()方法来对第一列至第十列求和。具体操作如下:
假设我们有一个DataFrame df,其中有十个列数据,我们需要对第一列至第十列求和,可以使用以下代码:
```
df_sum = df.iloc[:, 0:10].sum(axis=1)
```
其中,df.iloc[:, 0:10]表示选取第一列至第十列的数据,axis=1表示对每一行进行操作。执行完上述代码后,df_sum就会包含每一行第一列至第十列数据的总和。
如果需要将求和结果添加到DataFrame中,可以使用以下代码:
```
df['sum'] = df.iloc[:, 0:10].sum(axis=1)
```
其中,df['sum']表示新列的名称,df.iloc[:, 0:10]表示选取第一列至第十列的数据,axis=1表示对每一行进行操作。执行完上述代码后,新列'sum'就会被添加到DataFrame中,每一行的值为该行第一列至第十列数据的总和。
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