dataframe加总
时间: 2023-11-18 15:16:19 浏览: 31
dataframe加总是指对dataframe中的数据进行求和操作。可以使用pandas的sum函数来计算单个数据列的加和,或者对所有的数据列进行求和。在使用sum函数时,可以指定axis参数来指明是对行还是列进行求和,默认是对每列进行求和。举例来说,如果有一个名为df的dataframe,可以使用df["列名"].sum()来计算该列的加和,或者使用df.sum()来计算所有列的加和。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
相关问题
dataframe横向加总
对于一个DataFrame,可以使用`sum()`函数进行横向加总。例如,假设我们有以下的DataFrame:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df)
```
输出:
```
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
```
我们可以使用`sum()`函数进行横向加总,如下所示:
```
sum_row = df.sum(axis=1)
print(sum_row)
```
输出:
```
0 12
1 15
2 18
dtype: int64
```
这里的`axis=1`表示对每一行进行加总,得到一个Series对象。如果我们想对每一列进行加总,可以将`axis`参数改为0,如下所示:
```
sum_col = df.sum(axis=0)
print(sum_col)
```
输出:
```
A 6
B 15
C 24
dtype: int64
```
dataframe横向加总,除了第一列
可以使用`iloc`方法选取需要进行加总的列,然后再使用`sum()`函数进行加总。例如,假设有以下`DataFrame`:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
```
如果需要对`B`和`C`列进行加总,可以使用以下代码:
```
row_sum = df.iloc[:, 1:].sum(axis=1)
```
其中,`iloc[:, 1:]`表示选取所有行,但是只选取第2列及其后面的列进行加总,`axis=1`表示对每一行进行加总。加总结果将会是一个`Series`对象,其中每个元素对应一行的加总结果。
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