df.loc['Column_Total']= df.sum(numeric_only=True, axis=0) df.loc[:,'Row_Total'] = df.sum(numeric_only=True, axis=1)
6, 7, 8]} df = pd.DataFrame(data) sum_row = df.iloc[1:].sum() # 计算合计，不包括...
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # 自定义函数,将A、B列的值相加 def sum_values(row): return row['A'] + row['B'] # 使用apply函数将A、B列的值汇总到新列Sum中 df...
'other_column'].sum()# 计算列的总和sum_value = df['column_name'].sum ()# 计算列的平均值mean_value = df['column_name'].mean()# 计算列的最大值max_value = df['column_name'].max()# 计算列的最小值min_value = df[ 'column_name' ].min()# 统计列中非空值的个数count = df['c...
df_sum = pd.DataFrame(data=sum_row).T df_sum 如果想要把合计数放在数据的下方,则要稍作加工。首先通过reindex()函数将df_sum变成与df具有相同的列,然后再通过append()方法,将合计行放在数据的后面: # 转置变成 DataFramedf_sum=pd.DataFrame(data=sum_row).T# 将 df_sum 添加到 dfdf_sum=df_sum.rei...
# 计算每列的总和,并作为一行添加到DataFrame中 total_row = df.sum() df = df.append(total_row, ignore_index=True) 在以上示例中,我们通过sum方法计算了每列的总和,并将其作为一行添加到了DataFrame中。通过append方法,我们将合计行添加到DataFrame的末尾。设置ignore_index=True可以保证新添加的行的索引不会...
1、对某一行进行求和:Row_sum = df.iloc[i,0:].sum() 2、对某一列进行求和:column_sum = df.iloc[:,j].sum() 3、对每一列进行求和: for i in df.columns: print(df[i].sum()) 【Reference】 1、【【pandas】对矩阵的某一行、某一列进行求和:https://blog.csdn.net/jinlong_xu/article/de...
df['Sum_of_row']=df.loc[1:3,['X','Y']].sum(axis=1) print(df) 输出: 对第1 行到第 3 行的所有行求和 示例3: 使用eval 函数对行求和,以指定表达式为参数计算行的总和。 Python3实现 # importing pandas as pd importpandasaspd # creating the dataframe using pandas DataFrame ...
当axis=0时,对每列columns执行指定函数;当axis=1时,对每行row执行指定函数。无论axis=0还是axis=1,其传入指定函数的默认形式均为Series,可以通过设置raw=True传入numpy数组。对每个Series执行结果后,会将结果整合在一起返回(若想有返回值,定义函数时需要return相应的值)。当然,DataFrame的apply和Series的apply一样,...
它的基本语法是df.iloc[row_index, column_index],其中 df 是一个 DataFrame 对象。 iloc 方法的主要用途有以下几个: 选择行和列:可以使用 iloc 方法选择指定的行和列。例如,df.iloc[3, 0] 选择第 3 行、第 0 列的值。 切片:可以使用 iloc 方法进行切片操作,选择指定范围内的行和列。例如,df.iloc[1...