python多列数据和为一列
时间: 2024-05-10 13:19:53 浏览: 8
抱歉,我可以回答这个问题。你可以使用pandas库的sum()方法,将多列数据相加,然后将结果赋值给一列数据。具体实现可以参考以下代码:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df['D'] = df.sum(axis=1)
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C D
0 1 4 7 12
1 2 5 8 15
2 3 6 9 18
```
相关问题
python 将多列数据平均成一列数据
可以使用 `pandas` 库中的 `melt` 方法将多列数据转换为一列数据,并使用 `groupby` 和 `mean` 方法对重复值进行平均。
假设有一个 DataFrame `df`,其中列 A、B、C 均为数值型数据,需要将这三列数据平均成一列数据,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 将列 A、B、C 平均成一列数据
df = pd.melt(df, value_vars=['A', 'B', 'C'], var_name='cols', value_name='vals')
df = df.groupby('cols')['vals'].mean().reset_index()
```
首先使用 `melt` 方法将列 A、B、C 转换为一列数据,并将列名保存在 `cols` 列中,数值保存在 `vals` 列中。然后使用 `groupby` 方法按照 `cols` 列进行分组,并使用 `mean` 方法对重复值进行平均。最后使用 `reset_index` 方法将新生成的 DataFrame 的索引重置为默认的整数索引。
使用Python 读取Excel一列数据为列表
我们可以使用 Python 的第三方库 pandas 来读取 Excel 文件。你可以使用如下代码读取 Excel 文件中某一列的数据并转化为列表:
```
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx')
# 获取某一列的数据并转化为列表
column_data = df['列名'].tolist()
```
如果你想读取多个列的数据,可以使用如下代码:
```
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx')
# 获取多个列的数据并转化为列表
columns_data = df[['列名1', '列名2', ...]].values.tolist()
```
注意:在上述代码中,'文件路径/文件名.xlsx' 是 Excel 文件的路径和文件名,'列名' 是你想读取的列的名称。