pandas 行求和
时间: 2023-12-02 20:42:31 浏览: 52
以下是使用pandas进行行求和的方法:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 对每一行进行求和
df['row_sum'] = df.sum(axis=1)
# 输出结果
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C row_sum
0 1 4 7 12
1 2 5 8 15
2 3 6 9 18
```
其中,`axis=1`表示对每一行进行求和,`df['row_sum']`表示将求和结果存储在一个新的列中。
相关问题
pandas两行求和
要对 Pandas DataFrame 中的两行求和,你可以使用 `sum()` 方法。首先,使用 `iloc` 属性选择这两行数据,然后对选定的行使用 `sum()` 方法进行求和。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)
# 选择要求和的两行
row1 = 0
row2 = 1
# 对选定的两行求和
sum_of_rows = df.iloc[row1] + df.iloc[row2]
print(sum_of_rows)
```
在上面的示例中,我们创建了一个 DataFrame,并选择了要求和的两行(在此示例中是第一行和第二行)。然后,我们使用 `iloc` 属性对选定的行进行索引,并使用 `+` 运算符将它们相加。最后,我们打印出求和结果。
pandas对行求和
在 Pandas 中,可以使用`sum()`函数对行进行求和操作。假设你有一个名为`df`的 DataFrame,你可以使用以下方式对行进行求和:
```python
df['行求和'] = df.sum(axis=1)
```
这将在`df` DataFrame 中创建一个新的列`行求和`,其中包含每行的总和。请注意,`axis=1`参数用于指定对行进行求和操作。