dataframe统计求和

可以使用 pandas 库中的 DataFrame 的 sum() 方法来对 DataFrame 进行统计求和操作。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 对 DataFrame 进行求和操作
sum_df = df.sum()

# 打印结果
print(sum_df)

输出结果如下：

A     6
B    15
dtype: int64

其中，sum_df 是一个 Series 对象，每一列的求和结果都被保存在了 Series 中。如果要对 DataFrame 按行进行求和，可以指定 axis 参数为 1，示例代码如下：

# 对 DataFrame 进行按行求和操作
sum_row_df = df.sum(axis=1)

# 打印结果
print(sum_row_df)

输出结果如下：

0     5
1     7
2     9
dtype: int64

其中，sum_row_df 是一个 Series 对象，每一行的求和结果都被保存在了 Series 中。

相关问题

dataframe 分组求和

要在DataFrame中进行分组求和，可以使用groupby()方法和sum()方法。首先，使用groupby()方法按照指定的列名进行分组，然后使用sum()方法对每个分组进行求和。

以下是一个示例代码：

df1 = df.groupby(['class_1', 'class_2']).sum()

这行代码将按照'class_1'和'class_2'这两列进行分组，并对每个分组中的数值列进行求和操作。

请注意，上述代码中的df是一个DataFrame对象，'class_1'和'class_2'是DataFrame中的列名。

通过这个方法，你可以在DataFrame中进行分组求和操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python DataFrame数据分组统计groupby()函数，值得推荐](https://blog.csdn.net/m0_67621628/article/details/123568884)[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%"]
- *3* [python 实现分组求和与分组累加求和代码](https://download.csdn.net/download/weixin_38618784/14841816)[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 ]

python对dataframe中数据求和、累积和、均值、标准差、方差、

Python中的pandas库提供了很多函数来对DataFrame进行统计分析，包括求和、累积和、均值、标准差、方差等。下面是一些常用的函数：

1. 求和：使用`sum()`函数，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df.sum())

输出：

A     6
B    15
dtype: int64

2. 累积和：使用`cumsum()`函数，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df.cumsum())

输出：

   A   B
0  1   4
1  3   9
2  6  15

3. 均值：使用`mean()`函数，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df.mean())

输出：

A    2.0
B    5.0
dtype: float64

4. 标准差：使用`std()`函数，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df.std())

输出：

A    1.0
B    1.0
dtype: float64

5. 方差：使用`var()`函数，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df.var())

输出：

A    1.0
B    1.0
dtype: float64