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:
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:
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:
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:
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。
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