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：

df["sum"] = df.apply(lambda x: sum(x), axis=1)

2. 对所有行求和：

df.loc['合计'] = df.apply(lambda x: x.sum(), axis=0)

相关问题

pandas 求行累计

在使用pandas进行行累计时，可以采用以下几种方法：

1. 方法一: 使用`cumsum()`函数对每一行进行累计求和操作。

df['累计总分'] = df.iloc[:, 2:].cumsum(axis=1)

2. 方法二: 使用`expanding()`函数对每一行进行累计求和操作。

df['累计总分'] = df.iloc[:, 2:].expanding(axis=1).sum()

3. 方法三: 使用循环遍历每一行，对每行的数据进行累计求和操作。

for index, row in df.iterrows():
    df.loc[index, '累计总分'] = row

pandas求行的索引

将数据框转换为 pandas 的 DataFrame 类型后，可以使用 iloc 方法实现通过行的索引进行选取。其中 iloc 中传入的参数为所需行的索引值，可以是单个值、列表或切片形式，如下所示：

- 选取单个行：df.iloc[index]
- 选取多个行：df.iloc[[index1, index2, ...]]
- 选取连续多个行：df.iloc[start_index:end_index]
- 选取指定行的指定列：df.iloc[index, column_index]

注意：以上操作中的 index 和 column_index 均从 0 开始计数。