pandas对行求和数不对

你好！关于你提到的pandas对行求和数不对的问题，我可以帮你解答。首先，请确保你使用的是正确的代码来计算行求和。在pandas中，可以使用`sum()`函数来对DataFrame的行进行求和，例如：

import pandas as pd

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

# 对行求和
row_sum = df.sum(axis=1)

print(row_sum)

这段代码将输出每一行的求和结果。如果你发现结果不正确，可能是因为数据类型不一致或者存在缺失值。请确保你的数据类型正确并且没有缺失值，如果有需要，可以使用适当的方法进行数据清洗和转换。如果问题仍然存在，请提供更多的细节，我会尽力帮助你解决问题。

相关问题

pandas对行求和

在 Pandas 中，可以使用`sum()`函数对行进行求和操作。假设你有一个名为`df`的 DataFrame，你可以使用以下方式对行进行求和：

df['行求和'] = df.sum(axis=1)

这将在`df` DataFrame 中创建一个新的列`行求和`，其中包含每行的总和。请注意，`axis=1`参数用于指定对行进行求和操作。

pandas两行求和

要对 Pandas DataFrame 中的两行求和，你可以使用 `sum()` 方法。首先，使用 `iloc` 属性选择这两行数据，然后对选定的行使用 `sum()` 方法进行求和。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 选择要求和的两行
row1 = 0
row2 = 1

# 对选定的两行求和
sum_of_rows = df.iloc[row1] + df.iloc[row2]

print(sum_of_rows)

在上面的示例中，我们创建了一个 DataFrame，并选择了要求和的两行（在此示例中是第一行和第二行）。然后，我们使用 `iloc` 属性对选定的行进行索引，并使用 `+` 运算符将它们相加。最后，我们打印出求和结果。