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

Pandas -通过选择多列对组中多列的两个数组求和

Pandas是一个基于Python的数据分析库,它提供了丰富的数据结构和数据分析工具,可以方便地进行数据处理、清洗、转换和分析。

对于通过选择多列对组中多列的两个数组求和的问题,可以使用Pandas的DataFrame来实现。DataFrame是Pandas中最常用的数据结构,类似于Excel中的表格,可以存储和处理二维数据。

首先,我们需要将数据加载到DataFrame中。假设我们有一个名为df的DataFrame,其中包含多列数据。要选择多列对组中的两个数组求和,可以使用df的列选择功能,将需要的列选择出来,然后使用sum()函数对这两列进行求和。

下面是一个示例代码:

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],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 选择需要的列,并对它们进行求和
sum_result = df[['A', 'B']].sum()

print(sum_result)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
A    15
B    40
dtype: int64

在这个示例中,我们选择了列'A'和列'B',并对它们进行了求和。最终的结果是一个包含两个元素的Series,其中索引为列名,值为对应列的求和结果。

对于Pandas的更多详细信息和用法,可以参考腾讯云的相关产品和文档:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数据分组

数据分组就是根据一个或多个键(可以是函数、数组或df列名)将数据分成若干,然后对分组后数据分别进行汇总计算,并将汇总计算后结果合并,被用作汇总计算函数称为就聚合函数。...参数: ①分组键是列名: 单个列名直接写(按一进行分组),多个列名以列表形式传入(这就是按进行分 )。...df.groupby(["客户分类","区域"]).sum() #只会对数据类型为数值(int,float)才会进行运算 无论分组键是一还是,只要直接在分组后数据进行汇总运算,就是所有可以计算进行计算...有时不需要所有的进行计算,这时就可以把想要计算(可以是单列,可以是通过索引方式取出来,然后在这个基础上进行汇总运算。...其实这和选择一样,传入多个Series时,是列表列表;传入一个Series直接写就可以。

4.5K11

Pandas图鉴(三):DataFrames

Pandas 给 NumPy 数组带来两个关键特性是: 异质类型 —— 每一都允许有自己类型 索引 —— 提高指定查询速度 事实证明,这些功能足以使Pandas成为Excel和数据库强大竞争者...DataFrame有两种可供选择索引模式:loc用于通过标签进行索引,iloc用于通过位置索引进行索引。 在Pandas,引用多行/是一种复制,而不是一种视图。...就像1:1关系一样,要在Pandas连接一1:n相关表,你有两个选择。...通常情况下,DataFrame比你想在结果中看到。...默认情况下,Pandas会对任何可远程求和东西进行求和,所以必须缩小你选择范围,如下图: 注意,当单列求和时,会得到一个Series而不是一个DataFrame。

36220

PythonPandas相关操作

1.Series(序列):Series是Pandas一维标记数组,类似于带标签数组。它可以容纳任何数据类型,并具有标签(索引),用于访问和操作数据。...2.DataFrame(数据框):DataFrame是Pandas二维表格数据结构,类似于电子表格或SQL表。它由行和组成,每可以包含不同数据类型。...可以使用标签、位置、条件等方法来选择特定行和。 5.缺失数据处理:Pandas具有处理缺失数据功能,可以检测、删除或替换数据缺失值。...6.数据聚合和分组:Pandas可以通过分组和聚合操作对数据进行统计和汇总。它支持常见统计函数,如求和、均值、最大值、最小值等。...() # 删除包含缺失数据行 df.dropna() # 替换缺失数据 df.fillna(value) 数据聚合和分组 # 进行求和 df['Age'].sum() # 进行平均值计算

25030

Pandas实现ExcelSUMIF和COUNTIF函数功能

图3:Python pandas布尔索引 使用已筛选数据框架,可以选择num_calls并计算总和sum()。...可以使用上面的方法循环五个行政区名称,然后逐个计算,但这有点低效。 使用groupby()方法 pandas库有一个groupby()方法,允许进行简单操作(例如求和)。...要使用此函数,需要提供名、数据和要执行操作。...在示例: Borough 数据:num_calls 操作:sum() df.groupby('Borough')['num_calls'].sum() 图5:pandas groupby...PandasSUMIFS SUMIFS是另一个在Excel中经常使用函数,允许在执行求和计算时使用多个条件。 这一次,将通过组合Borough和Location来精确定位搜索。

8.9K30

图解pandas模块21个常用操作

如果传递了索引,索引与标签对应数据值将被拉出。 ? 4、序列数据访问 通过各种方式访问Series数据,系列数据可以使用类似于访问numpyndarray数据来访问。 ?...9、选择 在刚学Pandas时,行选择选择非常容易混淆,在这里进行一下整理常用选择。 ? 10、行选择 整理多种行选择方法,总有一种适合你。 ? ? ?...11、返回指定行列 pandasDataFrame非常方便提取数据框内数据。 ? 12、条件查询 各类数值型、文本型,单条件和多条件进行行选择 ? ?...15、分类汇总 可以按照指定进行指定多个运算进行汇总。 ? 16、透视表 透视表是pandas一个强大操作,大量参数完全能满足你个性化需求。 ?...19、数据合并 两个DataFrame合并,pandas会自动按照索引对齐,可以指定两个DataFrame对齐方式,如内连接外连接等,也可以指定对齐索引。 ?

8.5K12

Python数据分析笔记——Numpy、Pandas

Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要库是Numpy和Pandas,本章将围绕这两个库进行展开介绍。...PandasPandas数据结构 1、Series (1)概念: Series是一种类似于一维数组对象,它由一数据以及一与之相关数据标签(即索引)组成。...也可以在创建Series时候为值直接创建索引。 b、通过字典形式来创建Series。 (3)获取Series通过索引方式选取Series单个或一值。...(3)获取DataFrame值(行或通过查找columns值获取对应。(下面两种方法) 通过索引字段ix查找相应行。 (4)进行赋值处理。 某一可以赋一个标量值也可以是一值。...obj.rank() (2)DataFrame数据结构排序和排名 按索引值进行排列,一值进行排序,通过by将列名传递给sort_index. 5、缺失数据处理 (1)滤出缺失数据 使用data.dropna

6.4K80

python数据科学系列:pandas入门详细教程

正因如此,可以从两个角度理解series和dataframe: series和dataframe分别是一维和二维数组,因为是数组,所以numpy关于数组用法基本可以直接应用到这两个数据结构,包括数据创建...4 合并与拼接 pandas又一个重量级数据处理功能是多个dataframe进行合并与拼接,对应SQL两个非常重要操作:union和join。...,要求每个df内部列名是唯一,但两个df间可以重复,毕竟有相同才有拼接实际意义) merge,完全类似于SQLjoin语法,仅支持横向拼接,通过设置连接字段,实现同一记录不同信息连接,支持...类似的效果,二者区别在于:merge允许连接字段重复,类似一或者一连接,此时将产生笛卡尔积结果;而concat则不允许重复,仅能一一拼接。...groupby,类比SQLgroup by功能,即按某一执行分组。

13.8K20

python数据分析——数据选择和运算

PythonPandas库为我们提供了强大数据选择工具。通过DataFrame结构化数据存储方式,我们可以轻松地按照行或进行数据选择。...关键技术: 二维数组索引语法总结如下: [行进行切片,切片] 切片:可以有start:stop:step 切片:可以有start:stop:step import pandas...关键技术:多维数组选择,使用[ ]运算符只对行号选择即可,具体程序代码如下所示: 花式索引与布尔值索引 ①布尔索引 我们可以通过一个布尔数组来索引目标数组,以此找出与布尔数组中值为True...: 四、数据运算 pandas具有大量数据计算函数,比如求计数、求和、求平均值、求最大值、最小值、中位数、众数、方差、标准差等。...可以采用求和函数sum(),设置参数axis为0,则表示按纵轴元素求和,设置参数axis为1,则表示按横轴元素求和,程序代码如下所示: 均值运算 在Python通过调用DataFrame对象mean

13710

周一不睡觉,也要把pandas groupy 肝完,你该这么学,No.8

,按照columns进行分组了,先不用管有没有意义哦 第三个,请注意,有两个列名在一个数组里面,叫做先按照class分组,在按照sex分组 那么groupby里面可以给哪些值呢?...难不成只有上面的三种 天真了吧 看操作 给一个python函数,可以作用于每一个目标轴标签上,不好理解 list列表或者numpy数组,长度和被选择轴一致 字典或者Series,格式参照 label...没错,说了,从这篇博客开始就开始高级部分学习了 嘿嘿 简单分组代码代码如下 df = pd.DataFrame({'A': ['girl', 'boy', 'girl', 'boy',...为什么又返回来,开始学习series了呢 还不是因为直接学习dataframe分组,难度太大 ?...,并且求和 比如,我要计算first下面的a和,b和,c和,d和 我们可以通过level参数控制 # 这两个一个意思 print(s.groupby(level=0)) print(s.groupby

84432

数据处理技巧 | 带你了解Pandas.groupby() 常用数据处理方法

接下来我们通过具体例子各个步骤进行讲解。...如果我们数据进行Applying操作,同样还是计算和(sum),代码如下: grouped2 = test_dataest.groupby(["Team","Year"]).aggregate(np.sum...aggregate操作 除了sum()求和函数外,我们还列举几个pandas常用计算函数,具体如下表: 函数(Function) 描述(Description) mean() 计算各组平均值 size...在pandas以前版本需要自定义聚合操作,如下: # 定义aggregation汇总计算 aggregations = { #在values01操作 'values01': {...这里举一个例子大家就能明白了,即我们以Team进行分组,并且希望我们分组结果每一个数都大于3,我们该如何分组呢?练习数据如下: ?

3.7K11

最全面的Pandas教程!没有之一!

事实上,Series 基本上就是基于 NumPy 数组对象来。和 NumPy 数组不同,Series 能为数据自定义标签,也就是索引(index),然后通过索引来访问数组数据。 ?...我们可以用加减乘除(+ - * /)这样运算符两个 Series 进行运算,Pandas 将会根据索引 index,响应数据进行计算,结果将会以浮点数形式存储,以避免丢失精度。 ?...此外,你还可以制定多行和/或,如上所示。 条件筛选 用括号 [] 方式,除了直接指定选中某些外,还能接收一个条件语句,然后筛选出符合条件行/。...分组统计 Pandas 分组统计功能可以按某一内容对数据行进行分组,并其应用统计函数,比如求和,平均数,中位数,标准差等等… 举例来说,用 .groupby() 方法,我们可以对下面这数据表按...由于一个页面上含有多个不同表格,我们需要通过下标 [0, ..., len(tables) - 1] 访问数组不同元素。 下面的这个例子,我们显示是页面第 2 个表格: ? 结语 恭喜!

25.8K64

Pandas_Study02

首先,可以通过isnull 和 notnull 方法查看有哪些NaN值,这两个方法返回布尔值,指示该值是否是NaN值,结合sum 方法可以获取每空值数目以及总数。...,thresh 指示这一或行中有两个或以上非NaN 值行或被保留 通过布尔判断,也是可以实现删除 NaN 功能。...填充NaN 值 一般情况下直接将NaN删除或许并不是最好选择因此可以通过将NaN值进行填充。...replace() 将数据替换成其他数据,可以一替换也可一堆替换数据。...实际上就是两个df 求交集还是并集选择 # 外连接就是并集,内连接就是交集 3. merge() 方法 merge函数可以真正实现数据库内外连接,且外连接还可以有左右连接特性。

18410

Pandas_Study01

pandas 入门概念 series 和 dataframe 这是pandas 中最为基本两个概念,series 类似于一维数组,可以近似当成普通数组进行操作,对于series 默认会有行索引为它索引...而DataFrame是一种表格型数据结构,它含有一有序,每可以是不同值。DataFrame既有行索引,也有索引,它可以看作是由Series组成字典,不过这些Series公用一个索引。...,返回被删除数据(只能是某一) df.pop('cx') # 通过 drop 方法,可以指定删除 df.drop(['a', 'b'], axis=0,1) # axis 指定按行执行或是按执行...pandas 常用函数 pandas函数 一般会有两种结果,一是copy,即返回一个修改后副本,原有的不变,二是inplace,即在原有基础上直接进行修改。...series 统计函数 1. sum() 方法 和 mean() 方法 sum 求和函数。mean 求均值,同时有skipnan参数可选是否忽略nan 空值。

17510

数据科学家令人惊叹排序技巧

(my_array) 复制数组并返回排序好数组,不会改变原始数组 下面是两个方法可选参数: axis 整数类型,表示选择哪个维度进行排序,默认是 -1,表示最后一个维度进行排序; kind 排序算法类型...排序算法选择。详情可以看看numpy ndarray.np.sort 。在 pandas 这个参数只会在对单个标签或者中使用 na_position:{'first', 'last'} 。...而对于排序算法,Pandas 确保采用是 Numpy mergesort ,但实际上会采用 Timsort 或者 Radix sort 算法。...这两个都是稳定排序算法,并且进行排序时候也是必须采用稳定排序算法。...另外,不要忘记通过 .cuda() 方法指定采用 GPU 来提高大数据集计算速度。 在大数据集通过 GPU 进行排序是很好选择,但直接在 SQL 上排序也是有意义

1.2K10

groupby函数详解

,(b)若按某聚合,则新DataFrame将是之间维度笛卡尔积,即:新DataFrame具有一个层次化索引(由唯一组成),例如:“key1”,有a和b两个维度,而“key2”有one和...two两个维度,则按“key1”和“key2”聚合之后,新DataFrame将有四个group; 注意:groupby默认是在axis=0上进行分组通过设置axis=1,也可以在其他任何轴上进行分组...(6)可使用一个/列名,或者一个/字符串数组由DataFrame产生GroupBy对象,进行索引,从而实现选取部分列进行聚合目的即: (1)根据key1键data1数据聚合 df.groupby...引入列表['data1','data2'],此处data2外加括号是一个意思,只是影响输出格式。...转为普通 #聚合表增加“各统计求和行,同时指定参与求和,即“号码归属省”需排除; MT_fs.loc['总计']=MT_fs.loc[:,['发货量','签收量','激活量','首充']

3.7K11

机器学习库:pandas

写在开头 在机器学习,我们除了关注模型性能外,数据处理更是必不可少,本文将介绍一个重要数据处理库pandas,将随着我学习过程不断增加内容 基本数据格式 pandas提供了两种数据类型:Series...,我们想把这两个通过员工姓名合在一起,怎么实现呢 表合并函数merge merge函数可以指定以某一来合并表格 import pandas as pd # 创建两个示例 DataFrame df1...,我们使用list函数把它转化成列表然后打印出来,可以看到成功分组了,我们接下来会讲解如何使用聚合函数求和 聚合函数agg 在上面的例子我们已经分好了,接下来我们使用agg函数来进行求和,agg函数接收参数是一个函数...'工作时长': [1, 2, 3, 4, 5]}) print(df.groupby("str").agg(sum)) 我们这里给agg函数传入了求和函数,可以看到求出了两个员工总工作时长 数据删除...drop删除 要想删除,仅需要将名字放在一个列表里 merged_df = merged_df.drop(columns=["number", "sex"]) print(merged_df

10110

pandas简单介绍(4)

4 pandas基本功能 4.1-4.5见之前文章 4.6 排名 排名这个功能目前我用不怎么,但还是简单说明一下。排名用到了rank方法。...默认情况下,rank通过将平均排名分配到每个来打破平级关系。 rank常用参数如下,rank(method='', axis='')。当为DataFrame时,axis可以为columns。...rank打破平级常用方法 方法 描述 'average' 默认:每个组分配平均排名 'min' 整个使用最小排名 'max' 整个使用最大排名 'first' 按照值在数据出现次序排名 'dense...' 类似method='min',但是间排名总是增加1,而不是一个相等元素数量 大家可以下面自己练习。...;利用corrwith来计算每一某一相关性,例如frame.corrwith(frame['two'])计算每一two相关性,也可以传入axis='columns'逐行计算。

1.4K30

Python数学建模算法与应用 - 常用Python命令及程序注解

因此,代码 print(a[x==1]) a[x==1] 使用了花式索引,通过布尔数组选择数组 a 满足条件 x 等于 1 行。...使用内置函数求矩阵逐元素和: c1 = sum(a) 这行代码使用了Python内置sum()函数,矩阵a每一元素进行求和。...由于NumPy数组是按存储,因此二维数组使用sum()函数将对每一进行求和。结果赋值给变量c1。...然后,通过np.sum()函数对数组进行了不同求和操作。sum_total整个数组进行求和,结果为21。sum_row每一进行求和,结果为[5 7 9]。...结果将返回一个一维数组,其中包含每一元素和: [5, 7, 9] 因此,axis=0 是逐求和每一元素进行求和,返回一个包含每一一维数组

1.3K30

手把手教你做一个“渣”数据师,用Python代替老情人Excel

Python提供了许多不同方法来DataFrame进行分割,我们将使用它们几个来了解它是如何工作。...2、查看 ? 3、查看特定行 这里使用方法是loc函数,其中我们可以指定以冒号分隔起始行和结束行。注意,索引从0开始而不是1。 ? 4、同时分割行和 ? 5、在某一筛选 ?...8、筛选不在列表或Excel值 ? 9、用多个条件筛选数据 输入应为一个表,此方法相当于excel高级过滤器功能: ? 10、根据数字条件过滤 ?...11、在Excel复制自定义筛选器 ? 12、合并两个过滤器计算结果 ? 13、包含Excel功能 ? 14、从DataFrame获取特定值 ?...NaN; inner——仅显示两个共享重叠数据。

8.3K30
领券