如何对dataframe第一列至第十列求和

可以使用pandas库中的DataFrame的iloc方法结合sum()方法来对第一列至第十列求和。具体操作如下：

假设我们有一个DataFrame df，其中有十个列数据，我们需要对第一列至第十列求和，可以使用以下代码：

df_sum = df.iloc[:, 0:10].sum(axis=1)

其中，df.iloc[:, 0:10]表示选取第一列至第十列的数据，axis=1表示对每一行进行操作。执行完上述代码后，df_sum就会包含每一行第一列至第十列数据的总和。

如果需要将求和结果添加到DataFrame中，可以使用以下代码：

df['sum'] = df.iloc[:, 0:10].sum(axis=1)

其中，df['sum']表示新列的名称，df.iloc[:, 0:10]表示选取第一列至第十列的数据，axis=1表示对每一行进行操作。执行完上述代码后，新列'sum'就会被添加到DataFrame中，每一行的值为该行第一列至第十列数据的总和。

相关问题

用python，matplotlib，numpy，pandas写一个程序：现有十只股票的数据"万华化学600309.xls","伊利股份600887.xls","恒瑞医药600276.xls","招商银行600036.xls","海尔智家600690.xls","海螺水泥600585.xls", "片仔癀600436.xls","贵州茅台600519.xls","通策医疗600763.xls", "长江电力600900.xls"，以市值为权重捏合这十只股票，形成自定义的茅指数。市值是每天动态变化的，所以我们以当天的流通市值来捏合茅指数时，每天的权重都在变。假设mktvalue_tk为第t天，第 k 只股票的流通市值，r_kt为第t天第 k只股票的收益率。 第t 天总市值: sum_mktvalue= mktvalue_tk求和。 第t天，第 k 只股票占茅指数的权重: weight_tk = mktvalue_tk/sum_mktvalue。 “茅指数”每日收益率: mao_t = ,weight*r_kt最终结果请打印倒数三天的收益率以便检查。

以下是程序代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义股票代码和文件名
stocks = {"万华化学": "600309", "伊利股份": "600887", "恒瑞医药": "600276", "招商银行": "600036", "海尔智家": "600690",
          "海螺水泥": "600585", "片仔癀": "600436", "贵州茅台": "600519", "通策医疗": "600763", "长江电力": "600900"}
file_path = "./stock_data/"

# 读取数据并计算每只股票的收益率
returns = pd.DataFrame()
for name, code in stocks.items():
    file_name = file_path + code + ".xls"
    data = pd.read_excel(file_name)
    data.set_index("日期", inplace=True)
    data.sort_index(inplace=True)
    returns[name] = data["收盘价"].pct_change()

# 计算每天的茅指数收益率
mao_returns = pd.DataFrame()
for date in returns.index:
    mktvalue = pd.Series()
    for name, code in stocks.items():
        file_name = file_path + code + ".xls"
        data = pd.read_excel(file_name)
        data.set_index("日期", inplace=True)
        data.sort_index(inplace=True)
        mktvalue[name] = data.loc[date]["流通市值"]
    sum_mktvalue = mktvalue.sum()
    weight = mktvalue / sum_mktvalue
    mao_returns[date] = weight.dot(returns.loc[date])

# 打印倒数三天的茅指数收益率
print("倒数第一天茅指数收益率：{:.2%}".format(mao_returns.iloc[-1]))
print("倒数第二天茅指数收益率：{:.2%}".format(mao_returns.iloc[-2]))
print("倒数第三天茅指数收益率：{:.2%}".format(mao_returns.iloc[-3]))

这段代码会读取指定路径下的十只股票的数据，计算每只股票的收益率，并根据当天的流通市值来计算茅指数的权重，最终计算出每天的茅指数收益率。最后会打印倒数三天的茅指数收益率以供检查。

bx11_Series = bx11.iloc[1:, 3:13].sum(axis=0) 给以上代码加上索引行，行名为（1，2，3，4，5，6，7，8，9，10）

这段代码是在Pandas库中操作数据框(Bx11 DataFrame)的一个片段，它选择了从第二行到所有行（`iloc[1:]`），以及第三列到第十三列（`3:13`）的数据，并对每一列求和(`sum()`)，最后沿轴0（即按行求和）得到结果。为了添加索引行，我们可以先创建一个新的Series并设置索引，然后将计算后的结果合并。这里是一个带有索引的例子：

import pandas as pd

# 假设bx11_Series已经计算完成
index = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10']
result_with_index = pd.Series(bx11_Series, index=index)

# 显示带索引的结果
print(result_with_index)

在这个新的Series `result_with_index` 中，行名已经被替换为（1, 2, ..., 10）。如果需要将其转换回DataFrame以便更好地查看，可以这样做：

# 转换为DataFrame
indexed_df = pd.DataFrame(result_with_index, columns=['Sum'])
print(indexed_df)