python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列示例
发布时间:2020-12-17 07:24:55 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:本文介绍的是python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列的相关资料,下面话不多说,来看看详细的介绍吧。 方法如下: 导入模块: from pandas import DataFrameimport pandas as pdimport numpy as np 生成DataFrame数据 df = DataFrame(np.random
本文介绍的是python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列的相关资料,下面话不多说,来看看详细的介绍吧。 方法如下: 导入模块: from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np 生成DataFrame数据 df = DataFrame(np.random.randn(4,5),columns=['A','B','C','D','E']) DataFrame数据预览: A B C D E 0 0.673092 0.230338 -0.171681 0.312303 -0.184813 1 -0.504482 -0.344286 -0.050845 -0.811277 -0.298181 2 0.542788 0.207708 0.651379 -0.656214 0.507595 3 -0.249410 0.131549 -2.198480 -0.437407 1.628228 计算各列数据总和并作为新列添加到末尾 df['Col_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum(),axis=1) 计算各行数据总和并作为新行添加到末尾 df.loc['Row_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum()) 最终数据结果: A B C D E Col_sum 0 0.673092 0.230338 -0.171681 0.312303 -0.184813 0.859238 1 -0.504482 -0.344286 -0.050845 -0.811277 -0.298181 -2.009071 2 0.542788 0.207708 0.651379 -0.656214 0.507595 1.253256 3 -0.249410 0.131549 -2.198480 -0.437407 1.628228 -1.125520 Row_sum 0.461987 0.225310 -1.769627 -1.592595 1.652828 -1.022097 总结 以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对编程小技巧的支持。 您可能感兴趣的文章:
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