1、如果都是数字 import pandas as pd data = [(1,2,3),(4,5,6),(7,8,9),(10,11,12)] df = pd.DataFrame(data, index=('row1','row2','row3','row4'),columns=('col1', 'col2', 'col3')) df.loc["Row_Total"] = df.sum() df.loc[:,"Column_Total"] = df.sum(axis=1...
importpandasaspd data=[[10,18,11],[13,15,8],[9,20,3]] df=pd.DataFrame(data) 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。
importpandasaspd data={'Name':['John','Bob','Alice'],'Age':[25,30,35],'Salary':[50000,60000,70000]}df=pd.DataFrame(data)# 对列进行求和column_sum=df.sum()print("列的求和结果:")print(column_sum)# 对行进行求和row_sum=df.sum(axis=1)print("行的求和结果:")print(row_sum) 1. 2...
Pandas DataFrame.sum()函数用于返回用户所请求轴的值之和。如果输入值是索引轴,,则它将在列中添加所有值, 并且对所 解析:A [详解] 本题考查的是Python的pandas库相关知识。Pandas DataFrame.sum()函数用于返回用户所请求轴的值之和。如果输入值是索引轴,,则它将在列中添加所有值, 并且对所有列都相同。它...
224 Pandas: sum DataFrame rows for given columns 3 Pandas: sum all rows 1 Summing rows in Python Dataframe 1 Pandas total sum over rows 2 How to sum up rows in a dataframe? 1 How to sum values of pandas dataframe by rows? 7 sum DataFrame rows and columns 3 Sum column values...
df3 = pd.DataFrame(np.random.randn(4,1), idx3, ['val']) df1 df2 df3 The result should look like: Usereducewithaddwith parameterfill_value=0: np.random.seed(12) a = pd.DataFrame(np.random.randint(3, size=(5,3)), columns=list('abc')) ...
Python | Pandas dataframe.sum() Python 是一种用于进行数据分析的出色语言,主要是因为以数据为中心的 Python 包的奇妙生态系统。 Pandas 就是其中之一,它使导入和分析数据变得更加容易。 Pandas dataframe.sum() 函数返回请求轴的值的总和。如果输入是索引轴,则它将列中的所有值相加,并对所有列重复相同的操作,...
Python pandas.DataFrame.sum函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的...
DataFrame:X Y Z0 1 1 31 2 2 42 3 3 53 4 4 64 5 5 3Column-wise Sum:X 15Y 15Z 21dtype: int64 它计算所有列X、Y和Z的总和,最后返回一个Series对象,其中包括每列的总和。 在Pandas 中,要找到 DataFrame 中某一列的总和,只需要调用该列的sum()函数。
要计算每行的总和,我们可以使用以下代码: df.sum(axis=1) 该代码将返回以下结果: 0101.21103.92106.13101.94112.85115.2dtype:float64 总结 Pandas DataFrame.sum()方法是一个非常有用的统计方法,可用于计算DataFrame对象中的列/行的总和。此方法提供了许多选项,可根据需要进行调整。