pandas如何在数据底部添加指定两列的求和

时间: 2024-05-08 07:17:03 浏览: 14
可以使用`pandas.DataFrame.sum()`方法对指定列进行求和,然后使用`pandas.DataFrame.append()`方法将求和结果添加到数据底部。 假设有一个名为`df`的DataFrame,其中包含列`A`和列`B`,可以按如下方式添加列`A`和列`B`的求和: ```python # 计算列A和列B的求和 sum_A = df['A'].sum() sum_B = df['B'].sum() # 将求和结果添加到数据底部 df = df.append({'A': sum_A, 'B': sum_B}, ignore_index=True) ``` 使用`ignore_index=True`参数可以保证添加的行的索引自动递增。
相关问题

pandas 两列求和

在pandas中,可以使用`sum()`函数对两列进行求和操作。假设我们有一个名为`df`的DataFrame,其中包含两列`column1`和`column2`,我们可以使用以下代码求和: ```python import pandas as pd # 创建DataFrame data = {'column1': [1, 2, 3, 4, 5], 'column2': [6, 7, 8, 9, 10]} df = pd.DataFrame(data) # 求和 sum_result = df['column1'] + df['column2'] # 打印结果 print(sum_result) ``` 这将输出两列的求和结果。

pandas读取指定两列数据并拼接成一列

可以使用pandas中的concat()函数将两列数据拼接成一列。假设有一个名为df的数据框,其中包含两列名为column1和column2的数据,可以按以下方式将它们拼接成一个名为column3的新列: ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') # 读取数据框 column1 = df['column1'] column2 = df['column2'] column3 = pd.concat([column1, column2], axis=0) # 在垂直方向上拼接两列数据 ``` 其中,concat()函数的第一个参数是要拼接的列的列表,axis=0表示在垂直方向上拼接。拼接后的结果将保存在一个名为column3的Series对象中。

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