python统计Dataframe中每行的值相加，并输出sn和统计后的值，按照从大到小排列

可以使用`pandas`库中的`apply`方法来实现每行求和，再使用`sort_values`方法按照求和结果进行排序。

假设你的DataFrame名为`df`，其中包含`sn`列和需要求和的列，代码如下：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'sn': ['A', 'B', 'C'], 'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})

# 每行求和
df['sum'] = df.apply(lambda x: x.sum(), axis=1)

# 按照求和结果排序
df = df.sort_values(by=['sum'], ascending=False)

# 输出sn和求和结果
print(df[['sn', 'sum']])

输出结果如下：

  sn  sum
2  C    9
1  B    7
0  A    5

其中，第一行的求和结果为9，是最大值，因此排在最前面。

相关问题

python查找Dataframe中每一列的异常值，并输出

可以使用以下代码来查找DataFrame中每一列的异常值：

import pandas as pd

# 创建一个包含异常值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'B': [2, 4, 6, 8, 10, 12],
        'C': [3, 6, 9, 12, 15, 18],
        'D': [4, 8, 16, 32, 64, 128],
        'E': [1, 2, 3, 4, 5, 1000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数来查找异常值
def find_outliers(column):
    q1 = column.quantile(0.25)
    q3 = column.quantile(0.75)
    iqr = q3 - q1
    outliers = column[(column < q1 - 1.5 * iqr) | (column > q3 + 1.5 * iqr)]
    return outliers

# 对每一列应用函数并输出结果
for col in df.columns:
    outliers = find_outliers(df[col])
    if len(outliers) > 0:
        print("Column {} has outliers: {}".format(col, outliers.tolist()))
    else:
        print("Column {} has no outliers".format(col))

该代码首先创建一个包含异常值的DataFrame，然后定义了一个函数 `find_outliers()` 来查找每一列的异常值。该函数使用四分位数和四分位距（IQR）来计算异常值，并返回一个包含异常值的Series对象。

接下来，对于每一列，我们都应用 `find_outliers()` 函数，并输出结果。如果该列中有异常值，则输出异常值的列表。否则，输出该列没有异常值。

python中查找Dataframe中每行中的值相差特别大的异常值

你可以通过计算每行中的最大值和最小值之间的差异来查找DataFrame中每行中的值相差特别大的异常值。以下是一个例子：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10],
                   'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 计算每行中的最大值和最小值之间的差异
row_diff = df.max(axis=1) - df.min(axis=1)

# 找出差异大于某个阈值的行
threshold = 8
outliers = df[row_diff > threshold]

print(outliers)

在这个例子中，我们计算了每行中的最大值和最小值之间的差异，并将差异大于8的行作为异常值输出。你可以根据自己的需求调整阈值来查找不同程度的异常值。