import pandas as pd data=pd.read_excel("D:\MATLAB\附件1-葡萄酒品尝评分表.xls",header=1,nrows=376) data.head(30) data.columns=["大类","小类","1",'2','3','4','5','6','7','8','9','10'] data data1=data.dropna(axis=0,how='all') data1 data2=data1.fillna(value=0) data2.head(30) new1=data2.drop(columns='大类') new2=new1.drop(columns='小类') new2.head(30) x=list(range(0,324,14)) y=list(range(1,324,14)) new3=new2.drop(x) new4=new3.drop(y) new4.head(30) 怎么对new4每六行求一次和?
时间: 2024-01-03 09:03:08 浏览: 30
要对DataFrame中的每六行进行求和,可以使用循环来遍历数据并进行求和。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 假设new4是你的DataFrame
# 创建一个空的DataFrame来保存求和结果
sum_df = pd.DataFrame()
# 每六行为一组,对每组进行求和
for i in range(0, len(new4), 6):
group = new4.iloc[i:i+6] # 获取当前组的数据
group_sum = group.sum() # 对当前组进行求和
sum_df = sum_df.append(group_sum, ignore_index=True) # 将求和结果添加到sum_df中
print(sum_df)
```
这将输出按每六行进行求和后的结果。
请注意,示例中假设`new4`是你的DataFrame,你可以根据你的实际数据和需求进行修改。另外,此示例假设`new4`的行数是6的倍数,如果不是,则最后一组可能不足六行。如果你想处理不足六行的情况,可以使用条件语句来判断并处理最后一组。
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import pandas as pd , data=pd.read_csv()
import pandas as pd是Python中导入pandas库的常用语句,它将pandas库导入并使用别名pd来简化代码书写。
data=pd.read_csv()是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式,用于存储表格数据。
在使用data=pd.read_csv()时,你需要在括号中指定CSV文件的路径或URL,并将读取到的数据赋值给变量data。这样就可以通过data来访问和操作读取到的数据了。
import pandas as pd df=pd.read_excel('问题一数据处理')
import pandas as pd
df = pd.read_excel('问题一数据处理', engine='openpyxl') \[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pd.read_excel出现xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported解决方案](https://blog.csdn.net/weixin_43178406/article/details/127263930)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【Pandas总结】第二节 Pandas 的数据读取_pd.read_csv()的使用详解(非常全面,推荐收藏)](https://blog.csdn.net/weixin_47139649/article/details/126744842)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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