如何使用 pandas 库的 sum() 函数对所有列进行求和操作
时间: 2024-05-09 11:18:07 浏览: 11
可以使用 pandas 库中的 DataFrame.sum() 函数对所有列进行求和操作,示例代码如下:
```
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 对所有列求和
df_sum = df.sum()
print(df_sum)
```
输出结果为:
```
A 6
B 15
C 24
dtype: int64
```
相关问题
pandas中对列求和sum
可以使用`sum()`函数对DataFrame或Series中的列进行求和。例如,对于一个DataFrame对象df,如果想要对列col1和col2进行求和,可以使用以下代码:
```
df[['col1', 'col2']].sum()
```
如果想要对所有列进行求和,可以使用以下代码:
```
df.sum()
```
如果想要对每行进行求和,可以使用以下代码:
```
df.sum(axis=1)
```
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:
```python
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。