dataframe sum
时间: 2023-09-28 14:07:03 浏览: 19
你可以使用`sum()`函数来计算DataFrame中每列的总和。以下是示例代码:
```python
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)
# 计算每列的总和
column_sums = df.sum()
print(column_sums)
```
这将输出每列的总和。注意,`sum()`函数默认按列计算总和。如果你想计算每行的总和,可以使用`sum(axis=1)`。希望这能帮到你!如果你有其他问题,请随时提问。
相关问题
dataframe sum函数
DataFrame的sum函数是用来计算DataFrame对象中的数值列的总和。可以通过指定axis参数来选择沿着行或列方向进行求和,默认情况下axis为0,即按列求和。当axis参数为1时,表示按行求和。sum函数会返回一个Series对象,其中包含了各列的总和。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [dataframe.sum()函数](https://blog.csdn.net/vuvu_an/article/details/78926102)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【python DateFrame的重要属性和函数】](https://blog.csdn.net/qq_45186086/article/details/125685536)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
dataframe.sum参数
在 pandas 中,DataFrame 的 sum() 方法用于计算 DataFrame 中的数值列的总和。
sum() 方法的常用参数如下:
- axis:指定计算的轴方向,可以是 0(按列方向计算)或 1(按行方向计算)。默认为 0。
- skipna:指定是否跳过缺失值(NaN),默认为 True。
以下是一个示例代码,演示如何使用 sum() 方法计算 DataFrame 中数值列的总和:
```python
import pandas as pd
# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 计算按列方向的总和
sum_column = df.sum(axis=0)
# 计算按行方向的总和
sum_row = df.sum(axis=1)
print("按列方向的总和:")
print(sum_column)
print("\n按行方向的总和:")
print(sum_row)
```
在上述代码中,我们创建了一个示例 DataFrame(df),然后使用 sum() 方法计算了按列方向和按行方向的总和。通过指定 axis 参数为 0 或 1,我们可以选择计算的轴方向。
请根据你的实际需求修改代码中的 DataFrame,并根据需要进行适当的调整。