dataframe如何对指定列求和
时间: 2024-02-24 20:54:10 浏览: 22
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。
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dataFrame 指定列求和
可以使用 pandas 库中的 dataFrame 的 sum() 方法来求指定列的和。例如,假设 dataFrame 的名称为 df,要求第一列的和,可以使用以下代码:
df.iloc[:, ].sum()
其中,iloc[:, ] 表示选取所有行的第一列。
python dataframe merge 合并 列求和
在Python中,使用pandas库的DataFrame.merge()函数可以合并两个数据帧。首先,我们需要导入pandas库并读取要合并的两个数据帧。然后,指定要合并的列作为键,并选择合并方式。在合并完成后,我们可以使用DataFrame的sum()函数计算各列的和。
下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'D': [5, 6, 7, 8]})
# 合并数据帧
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')
# 计算列的和
sum_result = merged_df.sum()
print(sum_result)
```
输出结果为:
```
A A0A1A2A3
B B0B1B2B3
C 10
D 26
dtype: object
```
上述代码首先定义了两个数据帧df1和df2,然后使用merge函数将它们合并为merged_df。最后,使用sum函数计算每列的总和,并将结果打印出来。在输出结果中,每列的和以列名为索引展示出来。