dataframe每一列数据之和

在数据科学中，`DataFrame` 是一种常用的数据结构，特别是在 Python 的 pandas 库中。DataFrame 是一个二维的、大小可变的、潜在异质型的表格型数据结构，具有标记的轴（行和列）。每一列可以包含不同的数据类型，比如整数、浮点数、字符串等。

要获取一个 DataFrame 中每一列数据之和，可以使用 pandas 库中的 `.sum()` 方法。这个方法会返回一个新的 Series，其中包含每列的总和。如果是数值类型的列，它会计算数值的总和；如果是字符串类型的列，它会将字符串拼接起来；如果列中包含非数值类型的数据，可能会返回 `NaN`（Not a Number，表示缺失值），除非对非数值数据执行了某些转换操作。

使用 `.sum()` 方法时，可以通过设置参数来改变其行为，例如设置 `axis` 参数来指定是按行求和还是按列求和，`skipna` 参数来决定是否忽略缺失值等。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 假设有一个DataFrame df
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

# 使用.sum()方法计算每一列的和
column_sums = df.sum(axis=0)

print(column_sums)

运行上述代码会输出每一列的和：

A    6
B    15
C    24
dtype: int64

相关问题

dataframe求一列数据的和

可以使用 pandas 库中的 DataFrame 的 sum() 方法来求一列数据的和，例如：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 求列 'A' 的和
sum_A = df['A'].sum()

print(sum_A)  # 输出 6

以上代码中，我们首先创建了一个 DataFrame，然后使用 df['A'] 选取了列 'A'，并使用 sum() 方法求出了该列的和。

dataframe增加一列数据

在Python中使用pandas库创建DataFrame对象，可以方便地对数据进行处理和操作。当需要向DataFrame中增加一列数据时，可以使用赋值的方式给DataFrame添加新的列，举例如下：

假设有如下DataFrame对象df：

import pandas as pd

data = {'name':['David', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'age':[25, 32, 18, 47],
        'gender':['M', 'F', 'M', 'M']}

df = pd.DataFrame(data)

现在，我们需要在df中增加一列score，其值为[85, 90, 70, 95]，可以通过以下代码实现：

new_column = [85, 90, 70, 95]
df['score'] = new_column

分析代码可知，先定义了一个列表new_column，里面包含需要添加的新列数据。然后使用df['score'] = new_column这行代码进行赋值，其中score为新列的列名。

此时，DataFrame对象df就新增了一列score，最终结果为：

    name  age gender  score
0  David   25      M     85
1  Alice   32      F     90
2    Bob   18      M     70
3  Charlie 47      M     95