pandas中对特定列求和
时间: 2023-10-13 12:24:24 浏览: 47
可以使用 `mean()` 函数对 Pandas 数据中的特定列进行求和,例如:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 对特定列进行求和
sum = data['column_name'].sum()
print('特定列的和为:', sum)
```
其中,`data.csv` 是待处理的数据文件名,`column_name` 是要进行求和的列名。
相关问题
使用pandas对excel表中特定数据进行求和
可以使用Pandas库中的read_excel()函数将Excel表格读取为一个DataFrame对象,然后使用DataFrame对象的sum()函数对特定数据进行求和。
下面是一个例子,假设我们有一个Excel表格文件example.xlsx,其中包含以下数据:
| | A | B | C |
|---|-----|-----|-----|
| 0 | 100 | 200 | 300 |
| 1 | 400 | 500 | 600 |
| 2 | 700 | 800 | 900 |
我们想要对第二列(B列)进行求和,可以使用以下代码实现:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('example.xlsx') # 读取Excel表格
sum_b = df['B'].sum() # 对B列进行求和
print(sum_b) # 输出结果
```
输出:
```
1500
```
其中,`df['B']`表示选取DataFrame对象中的B列,`.sum()`表示对B列进行求和。
python如何对excel表中特定条件列的数据进行求和
你可以使用 Python 库 "pandas" 读取 Excel 表格中的数据,然后使用布尔索引和 "sum" 函数对符合特定条件的列进行求和。例如:
```
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('file.xlsx')
# 获取符合特定条件的行
condition = df['column_name'] == 'value'
# 求和
result = df.loc[condition, 'column_to_sum'].sum()
print(result)
```
其中,"file.xlsx" 是你的 Excel 文件的文件名,"column_name" 和 "column_to_sum" 分别是你想要使用的列的名称。