有一个dataframe 每列求和放在最后一行,第一列是中文字段不用求和
时间: 2024-03-08 08:50:46 浏览: 23
好的,您可以使用 pandas 库中的 `sum()` 函数,对每一列进行求和。然后使用 `pandas.DataFrame.append()` 函数将求和结果添加到 DataFrame 中的最后一行。具体实现可以参考下面的代码:
```python
import pandas as pd
# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'中文字段': ['张三', '李四', '王五'],
'列1': [10, 20, 30],
'列2': [15, 25, 35],
'列3': [20, 30, 40]
})
# 对每一列进行求和
sums = df.iloc[:, 1:].sum()
# 将求和结果添加到 DataFrame 中的最后一行
df = df.append(sums, ignore_index=True)
# 打印结果
print(df)
```
输出结果如下:
```
中文字段 列1 列2 列3
0 张三 10 15 20
1 李四 20 25 30
2 王五 30 35 40
3 NaN 60 75 90
```
其中,`iloc[:, 1:]` 表示选取除了第一列以外的所有列,`ignore_index=True` 表示添加后重置行索引。
相关问题
pandas dataframe 求每行的和成为新的字段“总分”列,给出python代码
好的,我的回答如下:
可以使用 pandas 的 apply 方法,将每行的和计算出来,并添加到新的“总分”列中。具体的代码如下所示:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 对每行求和
df['总分'] = df.apply(lambda row: row.sum(), axis=1)
```
这里使用了 lambda 函数作为 apply 方法的参数,它计算了每一行的和。axis=1 表示按照行进行计算。最终的结果就是一个新的包含总分的 dataframe。
pandas中先分组再对某一列求和,然后将其他不参与分组和求和的字段也展示出来,如何做
可以使用`groupby`方法进行分组,然后使用`agg`方法对指定列进行求和,最后使用`reset_index`方法将分组后的结果展平,并且将其他不参与分组和求和的字段也展示出来。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据集
df = pd.DataFrame({
'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
'D': [9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]
})
# 按 A 和 B 列进行分组,对 C 列进行求和
df_sum = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'sum'}).reset_index()
# 将 D 列也展示出来
result = pd.merge(df_sum, df[['A', 'B', 'D']], on=['A', 'B'])
print(result)
```
输出结果如下:
```
A B C D
0 bar one 2 10
1 bar three 4 12
2 bar two 6 14
3 foo one 8 9
4 foo three 8 8
5 foo two 8 13
```
其中,A 和 B 列是分组的依据,C 列是求和的列,D 列是其他不参与分组和求和的字段。