Pandas DataFrame是一个强大的数据分析工具,提供了灵活的数据结构和数据操作功能。当我们需要使用列轴索引添加具有行值总和的列时,可以使用以下方法: 1. 首先,我们可以使用`sum()`...
代码执行结果如下所示:0 111 1 222 2 333 3 444 4 555 dtype: int64 Bash Copy在上述代码中,axis=1 表示按行进行求和。我们还可以使用 axis=0 来按列进行求和。方法二:使用 apply() 方法除了使用 sum() 方法,我们还可以使用 Pandas Dataframe 的 apply() 方法对所有行进行求和。代码如下所示:...
df.sum(axis=1) 示例1: 使用sum 函数对 Dataframe 的所有行求和,并将轴值设置为 1 以求和行值并将结果显示为输出。 Python3实现 # importing pandas module as pd importpandasaspd # creating a dataframe using dictionary df=pd.DataFrame({'X':[1,2,3,4,5], 'Y':[54,12,57,48,96]}) # sum...
用自定义函数传给dataframe的时候,比较直观。 defdiv_zero(s):ifs['累计产值(元)']==0orisinstance(s['累计产值(元)'],str):return0else:return(s['累计已付']-s['其中:工伤'])/s['累计产值(元)']returns k['实际支付比例(不含工伤)']=k.apply(div_zero,axis=1) 要算实际支付比例时,有些还...
axis=0、axis=index,指的是遍历每个index、行号,即在纵向上遍历每列,所以做sum()、mean()等运算时,是对每列数据做操作,而drop(index, axis=0),传入的参数指定了某一行号,所以会在纵向上遍历每列,去掉行号对应位置的数据。 axis=1、axis=columns,指的是遍历每个columns、列名,即在横向上遍历每行,所以做sum...
PandasDataFrame.sum(~)方法计算源 DataFrame 的每行或每列的总和。 参数 1.axis|int或string|optional 是否按行或按列计算总和: 默认情况下,axis=0。 2.skipna|boolean|optional 是否忽略缺失值(NaN)。默认情况下,skipna=True。 3.level|string或int|optional ...
1.1求和(sum函数) DataFrame.sum([axis,skipna,level,...) 参数说明:axis=1表示按行相加,axis=0表示按列相加,默认按列相加;skipna=1表示NaN值自动转换为0,skipna=0则不自动转换,默认为自动转换为0,level表示层级 #求和 import pandas as pd data=...
如果是DataFrame的话,默认是以行为单位,计算每一行中元素占整体的排名。我们也可以通过axis参数指定以列为单位计算: 汇总运算 最后我们来介绍一下DataFrame当中的汇总运算,汇总运算也就是聚合运算,比如我们最常见的sum方法,对一批数据进行聚合求和。DataFrame当中同样有类似的方法,我们一个一个来看。
printdf.sum()#结果:A 3B12 dtype: int64 返回一个pandas Series 如果需要在行上调用方法,可以设置axis: printdf.sum(axis=1)#结果:0 3 1 5 2 7 dtype: int64 如果需要在整个DataFrame上调用方法,可以使用.values printdf.values.sum()#结果:15...
print(df.sum()) 运行一下 定义与用法 sum()方法将每列中的所有值相加,并返回每列的总和。 通过指定列轴 (axis='columns'),sum()方法按列搜索并返回每个行的总和。 语法 dataframe.sum(axis,skipna,level,numeric_only,min_count,kwargs) 参数