首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在Pandas Dataframe Python中按列对每3行求和

在Pandas Dataframe中按列对每3行求和,可以使用rolling函数结合sum函数来实现。

首先,我们需要使用rolling函数创建一个滚动窗口对象,指定窗口大小为3。然后,使用sum函数对每个窗口中的值进行求和操作。

以下是实现该功能的代码示例:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用rolling函数和sum函数按列对每3行求和
result = df['A'].rolling(3).sum()

# 打印结果
print(result)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
0     NaN
1     NaN
2     6.0
3     9.0
4    12.0
5    15.0
6    18.0
7    21.0
8    24.0
9    27.0
Name: A, dtype: float64

在上述代码中,我们创建了一个示例DataFrame df,其中包含了一列名为'A'的数据。然后,我们使用rolling函数和sum函数对列'A'中的每3行进行求和操作,将结果存储在result变量中。最后,我们打印出结果。

这个功能在数据分析和时间序列分析中经常使用,可以用于计算滑动平均值、滑动总和等。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

《利用Python进行数据分析·第2版》第8章 数据规整:聚合、合并和重塑8.1 层次化索引8.2 合并数据集8.3 重塑和轴向旋转8.4 总结

在许多应用中,数据可能分散在许多文件或数据库中,存储的形式也不利于分析。本章关注可以聚合、合并、重塑数据的方法。 首先,我会介绍pandas的层次化索引,它广泛用于以上操作。然后,我深入介绍了一些特殊的数据操作。在第14章,你可以看到这些工具的多种应用。 8.1 层次化索引 层次化索引(hierarchical indexing)是pandas的一项重要功能,它使你能在一个轴上拥有多个(两个以上)索引级别。抽象点说,它使你能以低维度形式处理高维度数据。我们先来看一个简单的例子:创建一个Series,并用一个

09

2天学会Pandas

0.导语1.Series2.DataFrame2.1 DataFrame的简单运用3.pandas选择数据3.1 实战筛选3.2 筛选总结4.Pandas设置值4.1 创建数据4.2 根据位置设置loc和iloc4.3 根据条件设置4.4 按行或列设置4.5 添加Series序列(长度必须对齐)4.6 设定某行某列为特定值4.7 修改一整行数据5.Pandas处理丢失数据5.1 创建含NaN的矩阵5.2 删除掉有NaN的行或列5.3 替换NaN值为0或者其他5.4 是否有缺失数据NaN6.Pandas导入导出6.1 导入数据6.2 导出数据7.Pandas合并操作7.1 Pandas合并concat7.2.Pandas 合并 merge7.2.1 定义资料集并打印出7.2.2 依据key column合并,并打印7.2.3 两列合并7.2.4 Indicator设置合并列名称7.2.5 依据index合并7.2.6 解决overlapping的问题8.Pandas plot出图9.学习来源

02
领券