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

对pandas中的一列到多列求和

在pandas中,可以使用sum()函数对一列或多列进行求和操作。

如果要对一列进行求和,可以使用以下代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个DataFrame示例
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对列A进行求和
sum_A = df['A'].sum()
print("列A的求和结果为:", sum_A)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
列A的求和结果为: 15

如果要对多列进行求和,可以使用sum()函数并指定axis参数为1,表示按行进行求和。以下是示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个DataFrame示例
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对列A和列B进行求和
df['sum_AB'] = df[['A', 'B']].sum(axis=1)
print("列A和列B的求和结果为:")
print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
列A和列B的求和结果为:
   A   B   C  sum_AB
0  1   6  11       7
1  2   7  12       9
2  3   8  13      11
3  4   9  14      13
4  5  10  15      15

在这个例子中,我们创建了一个新的列sum_AB,它是列A和列B的求和结果。

总结一下,pandas中的sum()函数可以用于对一列或多列进行求和操作。对于多列求和,需要使用axis参数指定按行求和。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

盘点Pandas分组问题

、前言 前几天在Python白银交流群【在途中要勤奋熏肉肉】问了Pandas处理问题,如下图所示。...原始数据如下图所示: 下面是她自己写代码: # df['name'] = df['name'].str.lower() test['pid'] = test['pid'].astype(int) test...: 二、实现过程 这里【月神】给了份示例代码,如下所示: arr0_3 = ['arr0', 'arr1', 'arr2', 'arr3'] data[arr0_3] = data[arr0_3]....顺利地解决了粉丝问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了道使用Pandas处理数据问题,文中针对该问题给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【在途中要勤奋熏肉肉】提问,感谢【月神】给出思路和代码解析,感谢【dcpeng】、【猫药师Kelly】等人参与学习交流。

1.1K10

PandasDataFrame单列进行运算(map, apply, transform, agg)

1.单列运算 在Pandas,DataFrame就是个Series, 可以通过map来进行操作: df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2)...2.运算 apply()会将待处理对象拆分成多个片段,然后各片段调用传入函数,最后尝试将各片段组合到起。...()与x.count()与SQL类似,计算是当前group和与数量,还可以将transform结果作为个映射来使用, 例如: sumcount = df.groupby('col1')['...col2'].transform(lambda x: x.sum() + x.count()) df['col1'].map(sumcount) col1进行个map,得到对应col2运算值...,last 第个和最后个非Nan值 到此这篇关于PandasDataFrame单列/进行运算(map, apply, transform, agg)文章就介绍到这了,更多相关Pandas

14.8K41

Pandas 查找,丢弃值唯

前言 数据清洗很重要,本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 值唯,简言之,就是某数值除空值外,全都是,比如:全0,全1,或者全部都是字符串如...:已支付,已支付,已支付… 这些大多形同虚设,所以当数据集很多而导致人眼难以查找时,这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧,数据空值 NaN 也会被 Pandas 认为是种 “ 值 ”,如下图: 所以只要把缺失值先丢弃,再统计该个数即可。...代码实现 数据读入 检测值唯所有并丢弃 最后总结下,Pandas 在数据清洗方面有非常实用操作,很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述,比如 “...值唯 ” --> “ 除了空值以外个数等于1 ” ,许多坑笔者都已经踩过了,欢迎查看我其余文章,提建议,共同进步。

5.6K21

Hibernate 、 关联关系 配置

:(街道→区县) * TBLJd.java 类* public class TblJd implements java.io.Serializable { // Fields...---- ---- :(街道→房屋信息) TblJd.hbm.xml: <class name="com.qbz.entity.TblJd" table="TBL_JD" schema="...在数据库设计时,需要设计<em>一</em>个中间表 teacher_student ,通过中间表描述学生表和老师表<em>的</em><em>多</em><em>对</em>多关系。...其映射文件配置方式与<em>一</em><em>对</em><em>多</em>很类似,也需要<em>一</em>个 class 属性来设置关联<em>的</em>属性<em>的</em>类型,column 属性用来设定哪个字段去做外键关联,最后,根据业务需要,将某<em>一</em>方<em>的</em>inverse 属性设置为false。...---- 1、这里比<em>一</em><em>对</em>多关联<em>多</em><em>一</em>个 table 属性,table 指向数据库建立<em>的</em>关联<em>的</em>那张表。 2、Key <em>中</em><em>的</em> column : 关联表中和 student 表发生关系<em>的</em>字段。

3.1K20

pythonpandasDataFrame行和操作使用方法示例

pandasDataFrame时选取行或: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...(0) #取data行 data.icol(0) #取data ser.iget_value(0) #选取ser序列个 ser.iget_value(-1) #选取ser序列最后个...(1) #返回DataFrame行 最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名,且该也用不到,般是索引被换掉后导致,有强迫症看着难受,这时候dataframe.drop...,至于这个原理,可以看下前面的操作。...github地址 到此这篇关于pythonpandasDataFrame行和操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

13.3K30

【如何在 Pandas DataFrame 插入

前言:解决在Pandas DataFrame插入问题 Pandas是Python重要数据处理和分析库,它提供了强大数据结构和函数,尤其是DataFrame,使数据处理变得更加高效和便捷。...为什么要解决在Pandas DataFrame插入问题? Pandas DataFrame是种二维表格数据结构,由行和组成,类似于Excel表格。...解决在DataFrame插入问题是学习和使用Pandas必要步骤,也是提高数据处理和分析能力关键所在。 在 Pandas DataFrame 插入个新。...不同插入方法: 在Pandas,插入列并不仅仅是简单地将数据赋值给个新。...总结: 在Pandas DataFrame插入是数据处理和分析重要操作之。通过本文介绍,我们学会了使用Pandas库在DataFrame插入新

41710

Pandas 中三个转换小操作

前言 本文主要介绍三个转换小操作: split 按分隔符将分割成多个 astype 转换列为其它类型 将对应列上字符转换为大写或小写 创建 DataFrame 首先,导入 Pandas 模块...df_dev.set_index("dev_id", inplace = True) df_dev df_dev.set_index("dev_id", inplace = True) 使用 df_dev 已经存在来创建...split 按分隔符将分割成多个 现在我们想要将 name 划分成两个,其中个列为 first_name,另外个列为 last_name。...,全名为 Series.str.split,它可以根据给定分隔符 Series 对象进行划分; " " 按照空格划分,我们可以传入字符串或者正则表达式,如果不指定则按照空格进行划分; n = 1 分割数量...= -1,则会返回 I, am, KangChen. n = 1,则会返回 I, am KangChen. n = 2,则会但会 I, am, KangChen. expand = True 将分割字符串转换为单独

1.1K20

Pandas求某每个列表平均值

、前言 前几天在Python最强王者交流群【冫马讠成】问了Pandas处理问题,如下图所示。...: 二、实现过程 方法 这里【瑜亮老师】给出个可行代码,大家后面遇到了,可以对应修改下,事半功倍,代码如下所示: df['dmean'] = df['marks'].map(lambda x:...方法二 后来【瑜亮老师】又给了份优化后代码如下所示: df['dmean'] = df['marks'].map(np.mean) 或者 df['dmean'] = df['marks'].apply...(np.mean) 运行之后,结果就是想要了。...完美的解决了粉丝问题! 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了道使用Pandas处理数据问题,文中针对该问题给出了具体解析和代码实现,共两个方法,帮助粉丝顺利解决了问题。

4.8K10

SQL 将数据转到

假设我们要把 emp 表 ename、job 和 sal 字段值整合到,每个员工数据(按照 ename -> job -> sal 顺序展示)是紧挨在块,员工之间使用空行隔开。...5000 (NULL) MILLER CLERK 1300 (NULL) 解决方案 将数据整合到展示可以使用 UNION...使用 case when 条件1成立 then ename when 条件2成立 then job when 条件3成立 then sal end 可以将数据放到展示,行数据过 case...when 转换后最多只会出来值,要使得同个员工数据能依次满足 case when 条件,就需要复制份数据,有多个条件就要生成多少份数据。...使用笛卡尔积可以"复制"出份数据,再这些相同数据编号(1-4),编号就作为 case when 判断条件。

5.2K30

Django笔记(十三)之间查询

目录 创建实例 choice类型如何获取具体值 如何获取个表里面的数据 实体类 代码(自己创建第三个表) 代码(Django给你生成第三个表) 如何操作第三个表...user_info ,是字段,也就是这个UserProfile表里面的user_info字段,所有数据都不样,不可能样,因为是OneToOneField, choice类型如何获取具体值..._display() 这样就可以获取具体值 如何获取个表里面的数据 UserInfo是个表,UserProfile是个表,并且UserProfile表里面有个字段是外键,关联是...UserInfo表,那么现在想要使用UserInfo表里面的数据对象,获取到UserProfile表里面的数据,如何获取 实体类 男孩表 class Boy(models.Model):...(自己创建第三个表) 有个相亲表都是外键,现在想要获取到和个男孩相亲女生有多少个,也就是男生是个,女生是多个,典型关系 # 查询到某个男生 obj = Boy.objects.filter

3K20

快速学习-JPA

第4章 JPA 4.1 示例分析 我们采用示例为用户和角色。 用户:指的是咱们班个同学。 角色:指的是咱们班同学身份信息。...所以我们说,用户和角色之间关系是。 4.2 表关系建立 表关系建立靠是中间表,其中用户表和中间表关系是,角色表和中间表关系也是,如下图所示: ?...映射时候不用写。...columnDefinition:定义信息。...(保存),如果双向都设置关系,意味着双方都维护中间表,都会往中间表插入数据,中间表2个字段又作为联合主键,所以报错,主键重复,解决保存失败问题:只需要在任意方放弃中间表维护权即可,推荐在被动方放弃

1.5K20

快速学习-JPA

第3章 JPA 3.1 示例分析 我们采用示例为客户和联系人。 客户:指的是家公司,我们记为A。 联系人:指的是A公司员工。 在不考虑兼职情况下,公司和员工关系即为。...3.2 表关系建立 在多关系,我们习惯把方称之为主表,把方称之为从表。在数据库建立关系,需要使用数据库外键约束。 什么是外键?...指的是从表中有,取值参照主表主键,这就是外键。 多数据库关系建立,如下图所示 ?...@OneToMany: 作用:建立关系映射 属性: targetEntityClass:指定多方字节码 mappedBy:指定从表实体类引用主表对象名称...(在情况下) 3.5.3级联操作 级联操作:指操作个对象同时操作它关联对象 使用方法:只需要在操作主体注解上配置cascade /** * cascade:配置级联操作 *

1.9K20

Pandas如何查找某中最大值?

、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了Pandas数据提取问题,问题如下:譬如我要查找某中最大值,如何做? 二、实现过程 这里他自己给了个办法,而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()]),方法确实是可以行得通,也能顺利地解决自己问题。...后来【瑜亮老师】也给了个代码,如下:df.loc[[df.点击.idxmax()]],也算是种方法。 顺利地解决了粉丝问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【瑜亮老师】给出思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

20510

多表间关系----外键约束

多表间关系----外键约束 1. 表关系概述 现实生活,实体与实体之间肯定是有关系,比如:老公和老婆,部门和员工,用户和订单、订单和商品、学生和课程等等。...表和表之间关系分成三种: (老公和老婆) (部门和员工, 用户和订单) (学生和课程) 例如: 双11当天,马哥和东哥两个用户分别在淘宝上下了些订单,已知马哥下了... (1:n) 例如:班级和学生,部门和员工,客户和订单,分类和商品 建表原则: 在从表(多方)创建个字段,指向主表(方)主键.我们把这个字段称之为外键. 3.... (m:n) 例如:老师和学生,学生和课程,用户和角色 多关系建表原则: 需要创建第三张表,中间表至少两个字段,这两个字段分别作为外键指向各自主键。 4.... (1:1) 在实际开发应用不多.因为可以创建成张表。

5.6K20

sql中,关系解析

1、:比如说个班级有很多学生,可是这个班级只有个班主任。在这个班级随便找个人,就会知道他们班主任是谁;知道了这个班主任就会知道有哪几个学生。这里班主任和学生关系就是。...2、:比如说个班级有很多学生,可是这个班级只有个班主任。在这个班级随便找个人,就会知道他们班主任是谁;知道了这个班主任就会知道有哪几个学生。这里学生和班主任关系就是。...3、:比如说个班级有很多学生,他们分别有不同学号。个学生对应个学号,个学号对应个学生;通过学号能找到学生,通过学生也能得到学号,不会重复。这里学生和学号关系就是。...4、:比如说个班级有很多学生,他们有语文课、数学课、英语课等很多课。门课有很多人上,个人上很多门课。这里学生和课程关系就是

2.4K20
领券