基于行的Pandas列求和

是指对Pandas数据框中的每一行进行求和操作。Pandas是Python中用于数据分析和处理的强大库，它提供了许多方便的功能和方法。

在Pandas中，可以使用sum()函数来实现基于行的列求和操作。该函数可以接受一个参数axis来指定求和的方向，其中axis=1表示按行求和。

基于行的Pandas列求和的步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建数据框：可以使用pd.DataFrame()函数创建一个包含多列的数据框。
3. 使用sum()函数求和：调用数据框的sum()函数，并传入axis=1参数，即可按行求和。

例如，假设有一个包含三列的数据框df，我们要对每一行的列进行求和：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}

df = pd.DataFrame(data)

# 对每一行的列进行求和
row_sums = df.sum(axis=1)

print(row_sums)

输出结果为：

0    12
1    15
2    18
dtype: int64

在这个例子中，row_sums变量包含了每一行的列求和结果。

基于行的Pandas列求和的应用场景包括但不限于：

• 数据清洗和预处理：对每一行的列进行求和可以用于数据的聚合、统计和摘要。
• 特征工程：可以使用基于行的列求和来生成新的特征，比如计算每个样本的总和或平均值。
• 数据分析和建模：对每一行的列进行求和可以帮助发现数据的模式、趋势和异常情况。

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