df.loc['Column_Total']= df.sum(numeric_only=True, axis=0) df.loc[:,'Row_Total'] = df.sum(numeric_only=True, axis=1)
直接用add函数里面的fill_value应该就可以 df1=pd.DataFrame({'a':[1,2],'b':[3,4]},index=[...
df=pd.read_excel(io='exls/avg_and_sum.xlsx')# 读取操作列df_cols=df[['SCORE_1','SCORE_2','SCORE_3']]# 求和并添加求和列df['Tatal']=df_cols.sum(axis=1)# 求平均值并添加列df['Average']=df_cols.mean(axis=1)# 最下面添加一行,做数据汇总# 对需要求和的列进行汇总df_add_row_sum=...
我们可以使用.sum()方法将True视为1 并将False视为0 的事实来确定DataFrame对象中NaN值的数量: [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-LGeBqnUP-1681365561392)(https://gitcode.net/apachecn/apachecn-ds-zh/-/raw/master/docs/learning-pandas-2e/img/00455.jpeg)] 将.s...
total_subscribers = df['Subscribers'].sum() print(total_subscribers) Output: 400 Next, add this total only to the ‘Subscribers’ column in a new row: df.loc['Total', 'Subscribers'] = total_subscribers print(df) Output: Plan_Type Monthly_Fee Subscribers ...
"""add 2 to row 3 and return the series""" df.apply(lambda x: x[3]+2,axis=0) 列a+1 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 """add 1 to col a and return the series""" df.apply(lambda x: x['a']+1,axis=1) 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studi...
df["a"].sum() 235 df["a"].max() 81 df["a"].min() 8 df["a"].count() 5 df["a"].median()# 中位数 63.0 df["a"].var()# 方差 1154.5 df["a"].skew()# 偏度 -0.45733193928530436 df["a"].kurt()# 峰度 -2.9999915595685325 ...
灵活的算术方法:add, sub, div, mul 六、pandas:Series缺失数据 1.缺失数据:使用NaN(Not a Number)来表示缺失数据。其值等于np.nan。内置的None值也会被当做NaN处理。 2.处理缺失数据的相关方法: dropna() 过滤掉值为NaN的行 fillna() 填充缺失数据 ...
df.loc[:,'Q1':'Q4'].apply(lambda x: sum(x), axis='columns') df.loc[:,'Q10'] ='我是新来的'# 也可以 # 增加一列并赋值,不满足条件的为NaN df.loc[df.num >= 60,'成绩'] ='合格' df.loc[df.num < 60,'成绩'] ='不合格' ...
apply(lambda x: sum(x), axis=1) 这将返回一个新的Series,其中每个元素都是原DataFrame中对应行的所有列的和。 使用自定义函数我们还可以使用自定义函数作为apply()函数的参数。例如,我们可以定义一个自定义函数,用于将DataFrame的’A’列和’B’列相加: def add_columns(row): return row['A'] + row[...