如何遍历dataframe中的一列，并按照特定的分类方式，对dataframe中的另一列求和？

你可以使用 Pandas 库中的 groupby() 函数实现此目的。首先，使用 loc[] 或 iloc[] 方法选择需要遍历的列；接着，可以使用 groupby() 函数将其它列按照分类方式分组，并使用 sum() 函数求和。例如：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'Class': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
                   'Score': [80, 90, 85, 70, 95, 75]})

# 对 Class 列进行遍历
for cls in df['Class'].unique():
    # 对 Score 列进行分类求和
    score_sum = df.loc[df['Class'] == cls, 'Score'].sum()
    print(f"Class {cls}: {score_sum}")

输出结果为：

Class A: 150
Class B: 185
Class C: 160

这里先使用 unique() 方法获取 Class 列的唯一值，然后遍历这些值，并根据条件选择出 Score 列中符合要求的行，最后使用 sum() 函数求和。

相关问题

dataframe取特定几行求和

你可以使用 pandas 库中的 iloc 方法来选择特定的行，并对它们进行求和。例如，假设你有一个名为 df 的 DataFrame，它有5列和10行，你想要对第2行到第4行进行求和，你可以像这样编写代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10],
                   'C': [11, 12, 13, 14, 15],
                   'D': [16, 17, 18, 19, 20],
                   'E': [21, 22, 23, 24, 25]})

# 选择第2行到第4行，并对它们进行求和
sum_of_rows_2_to_4 = df.iloc[1:4].sum()

print(sum_of_rows_2_to_4)

这将输出以下结果：

A    9
B    24
C    39
D    54
E    69
dtype: int64

在这个例子中，我们使用 iloc 方法选择了第2行到第4行，并对它们进行了求和。请注意，我们在 iloc 方法中使用的索引是 Python 风格的索引，也就是说，第一个元素的索引为 0，而不是 1。因此，选取第2行到第4行的语法是 `df.iloc[1:4]`，而不是 `df.iloc[2:5]`。

使用pandas对excel表中特定数据进行求和

可以使用Pandas库中的read_excel()函数将Excel表格读取为一个DataFrame对象，然后使用DataFrame对象的sum()函数对特定数据进行求和。

下面是一个例子，假设我们有一个Excel表格文件example.xlsx，其中包含以下数据：

| | A | B | C |
|---|-----|-----|-----|
| 0 | 100 | 200 | 300 |
| 1 | 400 | 500 | 600 |
| 2 | 700 | 800 | 900 |

我们想要对第二列（B列）进行求和，可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx') # 读取Excel表格
sum_b = df['B'].sum() # 对B列进行求和
print(sum_b) # 输出结果

输出：

1500

其中，`df['B']`表示选取DataFrame对象中的B列，`.sum()`表示对B列进行求和。