Pandas＞＞按照行、列进行求和

先看下图

使用1值表示沿着每一行或者列标签模向0.行对应的方法data_test['axis_1']=data_test.loc[:,['number_1','number_2']].apply(lambda x:x.sum(),axis=1)

使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法data_test.loc['axis_0']=data_test.loc[:,['number_1','number_2','axis_1']].apply(lambda x:x.sum())

#场景：两个dataFrame，一个是学生的[学号，姓名，班级] [学号，成绩] ，通过学号将两组信息合并到一起 #场景：两个dataFrame，一个是学生的[学号，姓名，班级] [学号，姓名，班级] ，通过学号将两组信息合并到一起 import pandas as pd # 把文件路径给记录下来 path = 'D:\数学成绩.xls' path1 = 'D:\语文成绩.xls' # 把读取到的数据保存下来 datas = pd.read_excel(path) datas1 = pd.read_excel(path1) # 按信息查询 shuxue = datas.loc[0:53,['学号','姓名','成绩']] #newdata yuwen = datas1.loc[0:53,['学号','姓名','成绩']]

all_amount = pd.merge(shuxue,yuwen,left_on='学号',right_on='学号') all_amount = all_amount.loc[:,['学号','姓名_x','成绩_x','成绩_y']] all_amount.columns =['学号','姓名','数学','语文'] all_amount['总分'] = all_amount.iloc[:,2:4].sum(axis=1) all_amount = all_amount.sort_values(['总分'],ascending=False) #all_amount.loc['Row_sum'] = all_amount.apply(lambda x: x.sum()) all_amount.loc['axis_0']=all_amount.loc[:,['数学','语文','总分']].apply(lambda x:x.sum()) all_amount

  a  b   c  d

0  1  2  dd  5

1  2  3  ee  9

2  3  4  ff  1

我想添加一列'e'，它是列的总和'a'，'b'和'd'。

慕雪6173905

你可以只sum设置param axis=1来对行进行求和，这将忽略无数字列：

In [91]:

df = pd.DataFrame({'a': [1,2,3], 'b': [2,3,4], 'c':['dd','ee','ff'], 'd':[5,9,1]})

df['e'] = df.sum(axis=1)

df

Out[91]:

   a  b   c  d   e

0  1  2  dd  5   8

1  2  3  ee  9  14

2  3  4  ff  1   8

如果您只想对特定列求和，则可以创建列的列表并删除您不感兴趣的列：

In [98]:

col_list= list(df)

col_list.remove('d')

col_list

Out[98]:

['a', 'b', 'c']

In [99]:

df['e'] = df[col_list].sum(axis=1)

df

Out[99]:

   a  b   c  d  e

0  1  2  dd  5  3

1  2  3  ee  9  5

2  3  4  ff  1  7

如果你只有几列要总和，你可以写：

df['e'] = df['a'] + df['b'] + df['d']

这将创建e具有以下值的新列：

   a  b   c  d   e

0  1  2  dd  5   8

1  2  3  ee  9  14

2  3  4  ff  1   8

对于较长的列列表，EdChum的答案是首选。

这是一种更简单的方法，使用iloc选择要求和的列：

df['f']=df.iloc[:,0:2].sum(axis=1)

df['g']=df.iloc[:,[0,1]].sum(axis=1)

df['h']=df.iloc[:,[0,3]].sum(axis=1)

生产：

   a  b   c  d   e  f  g   h

0  1  2  dd  5   8  3  3   6

1  2  3  ee  9  14  5  5  11

2  3  4  ff  1   8  7  7   4

我无法找到一种方法来组合范围和特定列，例如：

df['i']=df.iloc[:,[[0:2],3]].sum(axis=1)

df['i']=df.iloc[:,[0:2,3]].sum(axis=1)