开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何对pandas中的列求和并将结果添加到新行中？

在pandas中，可以使用sum()函数对列进行求和，并将结果添加到新行中。以下是实现这个过程的步骤：

首先，导入pandas库并读取数据集：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

使用sum()函数对列进行求和，并将结果存储在一个新的Series对象中：

sum_series = df.sum()

将求和结果转换为DataFrame，并将其添加为新行到原始数据集中：

# 将Series转换为DataFrame
sum_df = pd.DataFrame(sum_series).T

# 将求和结果添加为新行到原始数据集中
df_with_sum = pd.concat([df, sum_df], ignore_index=True)

完整的代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 使用sum()函数对列进行求和
sum_series = df.sum()

# 将Series转换为DataFrame
sum_df = pd.DataFrame(sum_series).T

# 将求和结果添加为新行到原始数据集中
df_with_sum = pd.concat([df, sum_df], ignore_index=True)

这样，新的数据集df_with_sum将包含原始数据集的所有行以及一个新的行，其中包含了每列的求和结果。

注意：以上代码中的data.csv是一个示例数据集的文件名，你需要将其替换为你实际使用的数据集文件名。

相关搜索:如何对Pandas系列中的行求和？如何对pandas中的特定列求和 Python、pandas:基于多个其他列对列求和，并将其放入新的数据框架中如何对pandas中特定行的值求和？如何对列求和，并将结果作为行追加到同一数据帧中？对列中的值进行计数，并将结果添加到新sql中该列的旁边如何对r中的行和列求和？对Pandas Dataframe中的列组求和 Pandas -如何根据其他列中的条件对一列中的句子进行求和，并将结果文档存储在列表中对特定列中的特定行求和对行值进行求值并将结果作为新列插入到pandas dataframe中的最佳方式是什么？如何在pandas中对不同的行进行分组，并将类别的计数添加到新列中？对pandas中某列中的所有元素求和如何在Pandas Dataframe Python中按列对每3行求和如何对pandas中的序列求和？对具有多列的pandas数据帧中的重复行求和如何对同一行中的列求和？如何对指定行求和并在列中显示如何在新的列中存储Pandas DataFrame的行的迭代结果？创建列的列表，并使用Pandas (Python)在新列中对它们求和

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列，这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法：iloc和loc。...[1,:] （2）读取第二列的值 # 读取第二列全部值 data2 = data.loc[ : ,"B"] 结果：（3）同时读取某行某列 # 读取第1行，第B列对应的值 data3...,"D","E"]] 结果： 2.iloc方法 iloc方法是通过索引行、列的索引位置[index, columns]来寻找值（1）读取第二行的值 # 读取第二行的值，与loc方法一样 data1...[:, 1] 结果：（3）同时读取某行某列 # 读取第二行,第二列的值 data1 = data.iloc[1, 1] 结果：（4）进行切片操作 # 按index...3, 2:4]中的第4行、第5列取不到发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/178799.html原文链接：https://javaforall.cn

10K2 1

Pandas中如何查找某列中最大的值？

一、前言前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：譬如我要查找某列中最大的值，如何做？二、实现过程这里他自己给了一个办法，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的，也能顺利地解决自己的问题。...顺利地解决了粉丝的问题。三、总结大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【瑜亮老师】给出的思路，感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

4011 0

用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。图3 使用pandas获取列有几种方法可以在pandas中获取列。...获取1行图7 获取多行我们必须使用索引/切片来获取多行。在pandas中，这类似于如何索引/切片Python列表。...想想如何在Excel中引用单元格，例如单元格“C10”或单元格区域“C10:E20”。以下两种方法都遵循这种行和列的思想。方括号表示法使用方括号表示法，语法如下：df[列名][行索引]。...图9 要获得第2行和第4行，以及其中的用户姓名、性别和年龄列，可以将行和列作为两个列表传递，如下图所示。图10 记住，df[['用户姓名'，'年龄'，'性别']]返回一个只有三列的新数据框架。

19.2K6 0

问与答112：如何查找一列中的内容是否在另一列中并将找到的字符添加颜色？

Q：我在列D的单元格中存放着一些数据，每个单元格中的多个数据使用换行分开，列E是对列D中数据的相应描述，我需要在列E的单元格中查找是否存在列D中的数据，并将找到的数据标上颜色，如下图1所示。 ?...图1 如何使用VBA代码实现？...A：实现上图1中所示效果的VBA代码如下： Sub ColorText() Dim ws As Worksheet Dim rDiseases As Range Dim rCell...End If Loop Next iDisease Next rCell End Sub 代码中使用Split函数以回车符来拆分单元格中的数据并存放到数组中...，然后遍历该数组，在列E对应的单元格中使用InStr函数来查找是否出现了该数组中的值，如果出现则对该值添加颜色。

7.2K3 0

pandas中关于DataFrame行，列显示不完全（省略）的解决办法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。有时候DataFrame中的行列数量太多，print打印出来会显示不完全。就像下图这样：列显示不全：行显示不全：添加如下代码，即可解决。...#显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) #设置value...的显示长度为100，默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 根据自己的需要更改相应的设置即可。...ps：set_option()的所有属性： Available options: - display....display.max_categories : int This sets the maximum number of categories pandas should output when

9.3K2 0

如何对vmware虚拟机中的Linux系统进行扩容并将扩大的空间应用在linux中

首先在VMware中对虚拟机进行扩容操作，如图，虚拟机必须关机才可以进行“扩展”，我的原先为8G，要扩展到13G（此时截屏为扩展后）扩展需要一段时间，扩展成功后启动虚拟机 fdisk -l...命令查看分区情况，可以看到框1中/dev/sda已经拥有了扩大的空间，但下面的框中并没有展示出扩大的空间，是因为还没有分区，还不能使用。...如下图，修改成功系统重启后，格式化新的分区为ext4格式。命令如下 mkfs.ext4 /dev/sda3 格式化后，创建PV. 用pvdisplay查看当前的物理卷。...要创建物理卷必须首先对硬盘进行分区，并且将硬盘分区的类型设置为“8e”后，才能使用pvcreat指令将分区初始化为物理卷。...然后用vgextend指令用于动态的扩展卷组，它通过向卷组中添加物理卷来增加卷组的容量。

1.2K2 1

如何使用Excel将某几列有值的标题显示到新列中

如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，但是没有成功，一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。

11.3K4 0

如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。

2803 0

手把手教你做一个“渣”数据师，用Python代替老情人Excel

请按照以下链接下载数据，并将其放在与存储Python文件的同一文件夹中。...Python提供了许多不同的方法来对DataFrame进行分割，我们将使用它们中的几个来了解它是如何工作的。...五、数据计算 1、计算某一特定列的值输出结果是一个系列。称为单列数据透视表： ? 2、计数统计每列或每行的非NA单元格的数量： ? 3、求和按行或列求和数据： ? 为每行添加总列： ?...4、将总列添加到已存在的数据集 ? 5、特定列的总和，使用loc函数 ? 或者，我们可以用以下方法： ? 6、用drop函数删除行 ? 7、计算每列的总和 ?...七、Vlookup函数 Excel中的vlookup是一个神奇的功能，是每个人在学习如何求和之前就想要学习的。会用vlookup是很迷人的，因为输出结果时像变魔术一样。

8.4K3 0

Python数学建模算法与应用 - 常用Python命令及程序注解

在这个例子中，根据布尔数组 [False, True, False, True]，将选取数组 a 中第二行和第四行的元素，并将结果作为一个新数组返回。...然后，通过np.sum()函数对数组进行了不同的求和操作。sum_total对整个数组进行求和，结果为21。sum_row对每一列进行求和，结果为[5 7 9]。...a['four'] = 'bar' 这行代码在 DataFrame a 中增加了一个名为 'four' 的新列，并将其所有行的值设置为 'bar'。...然后，通过迭代读取文件的每一行，将每行的字符数添加到列表 L1 中，并将去掉换行符后的字符数添加到列表 L2 中。...数据存储在名为a的pandas DataFrame中。 b = a.T 这行代码对DataFrame a进行转置，交换行和列，并将转置后的DataFrame赋值给b。

1.5K3 0

七步搞定一个综合案例，掌握pandas进阶用法！

如果销量排名前3种的产品未超过50%，则取Top3，如果超过50%，则取刚好大于50%的Top产品。输出的结果为3列，分别为城市，子类别，产品列表(逗号隔开)。...2.分组聚合按照需求，需要计算每个城市每个子类别下产品的销售总量，因此需要按照city和sub_cate分组，并对amt求和。为计算占比，求得的和还需要和原始数据合在一块作为新的一列。...计算的结果作为新的一列amt_sum添加到原数据上。...上图第三列就是我们需要的目标group_rank值，注意先要把默认的名字改过来，并将此结果与原始数据做一个合并。在此基础上，就可以将每组内不超过目标group_rank值的行筛选出来。...6.分组拼接在上一步筛选出了目标行，未达到最终目标，还需将每个分组内所有符合条件的产品名称拼接起来，并用逗号隔开。这里采用分组对字符串求和的方式来实现。

2.7K4 0

左手pandas右手Python，带你学习数据透视表

数据透视表是数据分析工作中经常会用到的一种工具。Excel本身具有强大的透视表功能，Python中pandas也有透视表的实现。...Excel的总计行也可以在“设计”选项卡，“总计”，“对行和列禁用去掉”。 ?...pandas如何实现分类汇总，这个暂时还没有找到相关资料。...2.Excel实现在上面的基础上，只需在“值”的位置加入Quantity，并将值字段设置为“求和”即可。...值得一提的是，可以通过“列”的位置，“数值”和“Product”的上下关系，控制显示的格式，下面显示的结果和pandas的结果一致，读者可以调整下看看效果。 ?

3.6K4 0

使用Python进行现金流预测

在本文中，我们将学习如何用Python构建一个简单的现金流预测模型，最终形成一个更复杂的模型。在这个模型中，我们用Python构建了一个抵押计算器。...然后，再循环29次，计算随后每年的收入，并将其添加到列表中。我们有一个30年的现金流预测。...图2 我们知道，对于在zip()函数中创建的每个元组，第一个元素是收入，第二个元素是贴现率，因此我们可以将它们相乘以获得贴现现金流。让我们通过元组循环计算贴现现金流，并将其放入另一个列表中。...这样，当前值就是结果列表的总和。...让我们从创建一个包含30行和2列的pandas数据框架开始——一列用于收入预测，另一列用于贴现率。图4 一旦我们有了这两个向量，我们可以将它们相乘得到贴现现金流，然后求和sum()得到现值。

2.1K1 0

0765-7.0.3-如何在Kerberos环境下用Ranger对Hive中的列使用自定义UDF脱敏

文档编写目的在前面的文章中介绍了用Ranger对Hive中的行进行过滤以及针对列进行脱敏，在生产环境中有时候会有脱敏条件无法满足的时候，那么就需要使用自定义的UDF来进行脱敏，本文档介绍如何在Ranger...中配置使用自定义的UDF进行Hive的列脱敏。...目前用户ranger_user1拥有对t1表的select权限 2.2 授予使用UDF的权限给用户 1.将自定义UDF的jar包上传到服务器，并上传到HDFS，该自定义UDF函数的作用是将数字1-9按照...2.3 配置使用自定义的UDF进行列脱敏 1.配置脱敏策略，使用自定义UDF的方式对phone列进行脱敏 ? ? 2.使用ranger_user1查看t1表 ?...由上图可见，自定义UDF脱敏成功总结 1.对于任何可用的UDF函数，都可以在配置脱敏策略时使用自定义的方式配置进策略中，然后指定用户/用户组进行脱敏。

4.9K3 0

Python数据分析作业二：Pandas库的使用

‘张三’ 的所有行，并且仅选择这些行中的 “时段” 列。...最后，将结果存储在新的 Series 对象dff中。dff是一个包含每个姓名对应的平均交易额的 Series，其中索引是姓名，值是平均交易额。...在这个例子中，使用的聚合函数是'sum'，表示对 “交易额” 进行求和。...然后，使用.sum()方法两次对这个布尔值的 DataFrame 进行求和，第一次对每列求和，第二次对每行的结果再求和。...（或称为"Sheet3"）的数据，并将其存储在名为df2的 DataFrame 中。

1020 0

pandas 如何实现 excel 中的汇总行？

最近群里小伙伴提出了几个问题，如何用pandas实现execl中的汇总行。关于这个问题，群里展开了激烈的讨论，最终经过梳理总结出了以下两个解决方法。...解决方法用法：sum()、pivot_table 如果要对数据按行方向求和，直接使用sum()函数即可，设置参数axis=1(默认是axis=0列方向对列数据求和)，然后将横向求和结果赋给一个新的字段...df['total'] = df.sum(axis=1) 此时已得到行方向的求和，如果我们想继续计算列方向求和并显示出来如何操作呢？...对列数据的汇总求和比较取巧，使用groupby实现了对整列数据求和，求和sum函数中需设置numeric_only参数，只对数值求和。得到列汇总结果后将其与原数据进行concat纵向拼接。...如果想要对Team进行分组求和，可以通过transform实现组合求和并添加为一个新的求和列。

3233 0

Pandas图鉴(三)：DataFrames

垂直stacking 这可能是将两个或多个DataFrame合并为一个的最简单的方法：你从第一个DataFrame中提取行，并将第二个DataFrame中的行附加到底部。...就像1:1的关系一样，要在Pandas中连接一对1:n的相关表，你有两个选择。...默认情况下，Pandas会对任何可远程求和的东西进行求和，所以必须缩小你的选择范围，如下图：注意，当对单列求和时，会得到一个Series而不是一个DataFrame。...要将其转换为宽格式，请使用df.pivot：这条命令抛弃了与操作无关的东西（即索引和价格列），并将所要求的三列信息转换为长格式，将客户名称放入结果的索引中，将产品名称放入其列中，将销售数量放入其 "...它将索引和列合并到MultiIndex中： eset_index 如果你想只stack某些列，你可以使用melt：请注意，熔体以不同的方式排列结果的行。

4442 0

Pandas缺失数据处理

函数 apply函数可以接收一个自定义函数, 可以将DataFrame的行/列数据传递给自定义函数处理 apply函数类似于编写一个for循环, 遍历行/列的每一个元素,但比使用for循环效率高很多 ...apply的时候,可以通过axis参数指定按行/ 按列传入数据 axis = 0 (默认) 按列处理 axis = 1 按行处理，上面是按列都执行了函数 def avg_3_apply(col):...) 按一列一列执行结果:(一共两列，所以显示两行结果) 创建一个新的列'new_column'，其值为'column1'中每个元素的两倍，当原来的元素大于10的时候，将新列里面的值赋0: import...'].apply(lambda x:x*2) # 检查'column1'中的每个元素是否大于10，如果是，则将新列'new_column'中的值赋为0 df['new_column'] = df.apply...或 row['new_column'] 请创建一个两列的DataFrame数据，自定义一个lambda函数用来两列之和，并将最终的结果添加到新的列'sum_columns'当中 import pandas

1131 0

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

，那么我们如何查看分组后的各个小组的情况以及分组后的属性呢？...aggregate对多列操作除了sum()求和函数外，我们还列举几个pandas常用的计算函数，具体如下表：函数(Function) 描述(Description) mean() 计算各组平均值 size...同时计算多个结果可能还有小伙伴问“能不能将聚合计算之后的新的结果列进行重命名呢？”，该操作在实际工作中经常应用的到，如：根据某列进行统计，并将结果重新命名。...在pandas以前的版本中需要自定义聚合操作，如下： # 定义aggregation汇总计算 aggregations = { #在values01列上的操作 'values01': {...这里举一个例子大家就能明白了，即我们以Team列进行分组，并且希望我们的分组结果中每一组的个数都大于3,我们该如何分组呢？练习数据如下： ?

3.8K1 1

Python随机抽取多个Excel的数据从而整合为一个新文件

本文介绍基于Python语言，针对一个文件夹下大量的Excel表格文件，基于其中每一个文件，随机从其中选取一部分数据，并将全部文件中随机获取的数据合并为一个新的Excel表格文件的方法。 ...我们希望实现的，就是从每一个Excel表格文件中，随机选取10行数据（第1行数据肯定不能被选进去，因为其为列名；第1列数据也不希望被选进去，因为这个是表示时间的数据，我们后期不需要），并将这一文件夹中全部的...Excel表格文件中每一个随机选出的10行数据合并到一起，作为一个新的Excel表格文件。 ...然后，使用Pandas中的sample()函数随机抽取了该文件中的10行数据，并使用iloc[]函数删除了10行数据中的第1列（为了防止第1列表示时间的列被选中，因此需要删除）。...最后，使用Pandas中的concat()函数将抽样后的数据添加到结果DataFrame中。

2421 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭