dataframe对指定行区间求和
时间: 2023-08-28 15:06:12 浏览: 85
可以使用`DataFrame.loc`方法选择指定行区间,并使用`sum`方法对其求和,例如:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})
# 选择指定行区间
sum_value = df.loc[1:3].sum()
print(sum_value)
```
输出:
```
A 9
B 13
dtype: int64
```
相关问题
dataframe如何对指定列求和
可以使用pandas库中的DataFrame的sum()方法来对指定列求和。具体操作如下:
假设我们有一个DataFrame df,其中有三列数据 a、b、c,我们需要对a、b两列数据求和生成新列d,可以使用以下代码:
```
df['d'] = df[['a', 'b']].sum(axis=1)
```
其中,['a', 'b']表示要对哪些列求和,axis=1表示对每一行进行操作。执行完上述代码后,新列d就会被添加到DataFrame中,每一行的值为该行对应的a、b两列数据的和。
另外,如果要对整个DataFrame进行求和,可以直接使用DataFrame的sum()方法。例如,要对整个DataFrame df进行求和,可以使用以下代码:
```
df_sum = df.sum()
```
执行完上述代码后,df_sum就会包含每一列数据的总和。
python对dataframe每行求和
可以使用pandas库中的sum()函数对DataFrame每行进行求和操作。
例如,假设有一个名为df的DataFrame,其中包含三列数据a、b、c,可以使用以下代码对每行进行求和:
df['sum'] = df.sum(axis=1)
其中,axis=1表示对每行进行求和,将结果存储在新的一列sum中。