pandas 行合计
时间: 2023-11-15 17:01:59 浏览: 40
在pandas中,可以使用groupby和agg函数来实现行合计。具体步骤如下:
1. 使用groupby函数按照需要合计的列进行分组。
2. 使用agg函数对分组后的数据进行聚合操作,其中可以使用lambda函数对需要合计的列进行操作。
3. 使用reset_index函数将分组后的数据重新设置索引。
举个例子,如果我们有一个数据框df,其中包含姓名、年龄和成绩三列,我们想要按照姓名进行分组,并计算每个人的成绩总和,可以使用以下代码实现:
```
df.groupby('姓名').agg({'成绩': 'sum'}).reset_index()
```
这段代码会将数据框按照姓名进行分组,然后对每个分组中的成绩列进行求和操作,最后重新设置索引并返回结果。
相关问题
Pandas 列合计 并保存在最后一行
要将 Pandas 数据框中每列的合计保存在最后一行,可以使用 `df.loc` 和 `sum()` 方法来实现。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [5, 6, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, 12]
})
# 计算每列的合计并保存在最后一行
df.loc['Total'] = df.sum()
# 输出结果
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C
0 1 5 9
1 2 6 10
2 3 7 11
3 4 8 12
Total 10 26 42
```
在这个示例中,我们首先创建了一个数据框 `df`,然后使用 `df.loc` 选择最后一行,并将其设为字符串 `'Total'`。接着,我们使用 `df.sum()` 方法计算每列的合计,并将结果赋值给最后一行。最后,我们输出数据框,可以看到每列的合计已经保存在了最后一行。
pandas求行的和
以下是使用Pandas求行的和的方法:
1. 对每一行求和:
```python
df["sum"] = df.apply(lambda x: sum(x), axis=1)
```
2. 对所有行求和:
```python
df.loc['合计'] = df.apply(lambda x: x.sum(), axis=0)
```