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:
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:
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。
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