怎么对dataframe中数据分行求和

你可以使用`groupby`方法对DataFrame中的数据进行分组，并使用`sum`方法对每个组进行求和。然后，可以使用`reset_index`方法将结果重新设置为DataFrame格式。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})

# 按列A和B进行分组，并对列C进行求和
sum_df = df.groupby(['A', 'B'])['C'].sum().reset_index()

print(sum_df)

这将输出按列A和B分组后的求和结果。

请注意，这是一个示例代码，你需要根据你的具体数据和需求进行修改。

相关问题

怎么对dataframe中某几行数据求和

要对DataFrame中的某几行数据进行求和，可以使用`sum`方法对指定的行进行求和。

下面是一个示例代码，假设你想要对DataFrame中的前三行进行求和：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10],
                   'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 对前三行数据进行求和
sum_of_rows = df.iloc[:3].sum()

print(sum_of_rows)

输出将是每列的求和结果。

请注意，示例中使用了`iloc`方法来选择指定的行，可以根据你的需求修改行的选择方式。

dataframe行数据求和

可以使用 pandas 库中的 `sum()` 方法对 DataFrame 中的行数据进行求和。

假设 DataFrame 的变量名为 `df`，要对所有行数据进行求和，可以使用以下代码：

row_sums = df.sum(axis=1)

其中，`axis` 参数设置为 `1` 表示对每一行进行操作。如果要对每一列进行操作，则将 `axis` 参数设置为 `0`。

如果只想对某些列进行求和，可以在 `sum()` 方法中指定列名或列索引。例如，要对 `col1` 和 `col2` 两列进行求和，可以使用以下代码：

row_sums = df[['col1', 'col2']].sum(axis=1)

其中，`[['col1', 'col2']]` 表示选取 `col1` 和 `col2` 两列。