# eval('expression') calculates the sum # of the specified columns of that row # using loc for specified rows df=df.loc[2:4].eval('Sum = X + Y') display(df) 输出: 仅使用 eval 对指定行求和 注:本文由VeryToolz翻译自How to sum values of Pandas dataframe by rows?,非经特殊声明,文...
df.loc["Row_Total"] = df.sum()df.loc[:,"Column_Total"] = df.sum(axis=1) 2、如果有文字 import pandas as pd data = [('a',1,2,3),('b',4,5,6),('c',7,8,9),('d',10,11,12)]df = pd.DataFrame(data,columns=('col1', 'col2', 'col3','col4'))df.loc['Column_...
(x.sum(), x.sum()/4), axis=1,result_type='expand') # DataFrame print (data) # 方法2:这种方法对于Series和DataFrame都适合 data['合计1'], data['平均1'] = zip(*data.apply(lambda x: (x.sum(), x.sum()/4), axis=1)) # DataFrame print(data) data['2倍'], data['平方'] =...
DataFrame表示一个长方形表格,并包含排好序的列,每一列都可以是不同的数值类型(数字,字符串,布尔值)。DataFrame有行索引和列索引(row index, column index);可以看做是分享所有索引的由series组成的字典 本文代码可参考资源: (内含更全内容!可直接运行) import pandas as pd import numpy as np 1. 2. 一、...
print(df3.sum() )#按行对每一列求和print(df3.sum(axis=1))#按列对每一行求和#这里就要用到对axis的理解,axis为0是垂直方向,axis为1,就是水平方向,这里不能把0,1理解成行,列,应该理解成垂直与水平 运行结果 a b c d Qingdao 01 2 3Jinan4 5 6 7Yantai8 9 10 11#上边是dfsa12b15c18d21dtype...
df['one'].sum() df['one'].mean() df['one'].count() df['one'].max() df['one'].min() 查看dataframe的数据类型: print(df.dtypes) 查看dataframe的数据数目: print(df.size) 查看dataframe的形状: print(df.shape) 返回列数: print(df.ndim) ...
使用聚合函数(如sum、mean、max等)对分组后的数据进行计算:df.groupby('column_name').agg({'column1': 'sum', 'column2': 'mean'})。 排序和排名: 对整个DataFrame进行排序:df.sort_values(by='column_name', ascending=True)。 对某一列进行排序:df['column_name'].sort_values()。
上面的代码,按country分组,然后对num进行sum操作,注意sum操作是包含在transform中,这样能保证索引对齐最后按预期输出。 8.根据一列新生成一列 如果我们想根据现有列生成新的列,可以使用map方法来完成。 import pandas as pd country = ['Chi', 'Chi', 'Chi', 'Jp', 'Jp', 'Aus'] ...
.filter(attr => RowOrdering.isOrderable(attr.dataType)) .map(SortOrder(_, Ascending)) val plan = if (sortOrder.nonEmpty) { Sort(sortOrder, global = false, logicalPlan) } else { // SPARK-12662:如果排序顺序为空,则我们将实例化数据集以保证确定性 cache() logicalPlan } val sum = weights...
描述性统计:提供了一系列方法来计算描述性统计数据,如.describe()、.mean()、.sum()等。 灵活的数据对齐和集成:可以轻松地与其他DataFrame或Series对象进行合并、连接或更新操作。 转换功能:可以对数据集中的值进行转换,例如使用.apply()方法应用自定义函数。