dataframe.sum参数

在 pandas 中，DataFrame 的 sum() 方法用于计算 DataFrame 中的数值列的总和。

sum() 方法的常用参数如下：

- axis：指定计算的轴方向，可以是 0（按列方向计算）或 1（按行方向计算）。默认为 0。
- skipna：指定是否跳过缺失值（NaN），默认为 True。

以下是一个示例代码，演示如何使用 sum() 方法计算 DataFrame 中数值列的总和：

import pandas as pd

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

# 计算按列方向的总和
sum_column = df.sum(axis=0)

# 计算按行方向的总和
sum_row = df.sum(axis=1)

print("按列方向的总和:")
print(sum_column)
print("\n按行方向的总和:")
print(sum_row)

在上述代码中，我们创建了一个示例 DataFrame（df），然后使用 sum() 方法计算了按列方向和按行方向的总和。通过指定 axis 参数为 0 或 1，我们可以选择计算的轴方向。

请根据你的实际需求修改代码中的 DataFrame，并根据需要进行适当的调整。

相关问题

python sum函数用法_Python pandas.DataFrame.sum函数方法的使用

Python中的`sum()`函数用于对可迭代对象中的元素求和，例如：

a = [1, 2, 3, 4, 5]
print(sum(a))  # 输出 15

而在pandas库中，DataFrame对象也有`sum()`方法，用于对指定轴（axis）上的元素进行求和，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df)
# 输出：
#    A  B
# 0  1  4
# 1  2  5
# 2  3  6

print(df.sum())  # 对所有元素求和，输出 Series 对象
# 输出：
# A     6
# B    15
# dtype: int64

print(df.sum(axis=0))  # 对列（axis=0）求和，输出 Series 对象
# 输出：
# A     6
# B    15
# dtype: int64

print(df.sum(axis=1))  # 对行（axis=1）求和，输出 Series 对象
# 输出：
# 0     5
# 1     7
# 2     9
# dtype: int64

其中，`axis`参数可以取值为0或1，0表示对列求和，1表示对行求和。默认情况下，`axis=0`。

python dataframe.apply()

`DataFrame.apply()`是一个用于`pandas`数据帧(DataFrame)的函数，它允许你将一个函数应用于数据帧中的一行或一列，或整个数据帧，并返回一个新的数据帧。

语法如下：

DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds)

参数说明：

- `func`：用于应用于数据帧的函数。
- `axis`：指定应用函数的轴。0表示列，1表示行。
- `raw`：如果为True，则将一维的数组传递给函数，否则传递一个Series。
- `result_type`：指定返回的结果类型。默认为None，将返回一个Series。
- `args`和`**kwds`：可选参数，用于传递给`func`的其他参数。

示例：

import pandas as pd

data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对每一列应用sum函数
result1 = df.apply(sum, axis=0)
print(result1)

# 对每一行应用mean函数
result2 = df.apply(lambda x: x.mean(), axis=1)
print(result2)

# 对整个数据帧应用max函数
result3 = df.apply(max)
print(result3)

输出：

a     6
b    15
c    24
dtype: int64
0    4.0
1    5.0
2    6.0
dtype: float64
a    3
b    6
c    9
dtype: int64