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对pandas中的一列到多列求和

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:

代码语言:txt
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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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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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