np对某一列求和
时间: 2023-11-17 13:06:36 浏览: 55
可以使用NumPy中的sum函数对某一列求和,例如:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
col_sum = np.sum(arr[:, 1]) # 对第二列求和
print(col_sum) # 输出:15
```
在这个例子中,我们创建了一个3x3的NumPy数组`arr`,然后使用`[:, 1]`来指定我们要对第二列进行求和。最后,我们使用`np.sum()`函数来完成求和操作,将结果存储在变量`col_sum`中,并打印出来。
相关问题
numpy对某一列求和
假设你有一个二维的numpy数组`arr`,你可以使用`np.sum()`函数对某一列求和。以下是代码示例:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 对第一列求和
sum_of_first_column = np.sum(arr[:, 0])
print(sum_of_first_column) # 输出 12
```
在上面的代码中,我们使用了`:`符号来选择所有行,并使用索引0来选择第一列。最后,我们将结果存储在`sum_of_first_column`变量中。你可以更改索引值来选择不同的列。
如果我只需要对某一列求和呢
如果只需要对 DataFrame 中的某一列求和,可以直接使用 `sum()` 方法对该列进行求和。
例如,我们有一个包含浮点型数据的 DataFrame:
``` python
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=list('ABC'))
print(df)
```
输出:
```
A B C
0 -0.199864 0.443863 -1.073753
1 -0.603576 -0.036308 -1.066764
2 0.058246 0.693792 -0.358660
3 1.339387 -0.101962 -0.580324
4 0.256680 -1.377872 -0.174876
```
我们使用 `sum()` 方法对列 A 进行求和:
``` python
sum_A = df['A'].sum()
print(sum_A)
```
输出:
```
0.8518737266211273
```
其中,`df['A']` 表示取出 DataFrame 中的 A 列,然后对该列使用 `sum()` 方法求和,得到的结果即为该列的和。
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