python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列示例

yipeiwu_com5年前Python基础

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【听图阁-专注于Python设计】的支持。

相关文章

24式加速你的Python(小结)

24式加速你的Python(小结)

一,分析代码运行时间 第1式,测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法(jupyter环境) 第2式,测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法(jupyter环境) 第3式,按调...

使用PYTHON接收多播数据的代码

首先声明,这不是我写的,而是我找到的,但是别人写的相当好。 复制代码 代码如下: # UDP multicast examples, Hugo Vincent, 2005-05-14....

安装python及pycharm的教程图解

安装python及pycharm的教程图解

一.安装python 进入python官网,点击依次点击红色选中部分,开始下载。。。 下载完成后,打开安装包,如下有两个选项,一个是立即安装,另一个自定义安装,如果C盘空间足够的话,直...

python 列表降维的实例讲解

列表降维(python:3.x) 之前遇到需要使用列表降维的情况, 如: 原列表 : [[12,34],[57,86,1],[43,22,7],[1,[2,3]],6] 转化为 : [1...

Flask框架重定向,错误显示,Responses响应及Sessions会话操作示例

本文实例讲述了Flask框架重定向,错误显示,Responses响应及Sessions会话操作。分享给大家供大家参考,具体如下: 重定向和错误显示 将用户重定向到另一个端点,使用redi...