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Pandas操作dataframe对所有列/行求和 ，对指定列/行求和，对某一列/行求和，并添加新的列/行
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计算各行数据总和并作为新列添加到末尾
计算各列数据总和并作为新行添加到末尾
import pandas as pd
t=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
df=pd.DataFrame(t) # list转为dataframe
df['Row_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum(), axis=1) # 按行求和，添加为新列
df.loc['Col_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum()) # 各列求和，添加新的行
df
输出： 添加新的列直接df[‘列名’]，新行用df.loc[‘行名’] 指定列求和使用iloc选择要求和的列： df['sum'] = code_table_data.iloc[:,3:6].sum(axis=1)解释： code_table_data[‘权重’] 为该数据设置新的一列 code_table_data.iloc[:,3:6] 为指定该数据哪些列需要求和,左闭右开 sum(axis=1) 为指定聚合函数并设置按行或列进行求和 axis=1是按行 还是用前面的df： df['Row_sum'] = df.iloc[:,0:2].sum(axis=1) # 对0，1列按行求和，生成新列 df.loc['Col_sum1'] = df.iloc[0:2,:].sum(axis=0) # 对0，1行按列求和，生成新行 df.loc['Col_sum2'] = df.iloc[0:2,:].sum(axis=1) # 对0，1行按行求和，生成新行 df
在操作pandas的DataFrame的时候，常常会遇到某些列是字符串，某一些列是数值的情况，如果直接使用df_obj.apply(sum)往往会出错 使用如下方式即可对其中某一列进行求和 dataf_test1['diff'].sum() // diff为要求和的列参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_39858881/article/details/89489803 https://blog.csdn.net/glittledream/article/details/105265225 注：axis二维数据拥有两个轴：第0轴（axis=0）沿着行的垂直往下，第1轴（axis=1或axis=-1）沿着列的方向水平延伸。 也许简单的来记就是axis=0代表跨行（down)，而axis=1代表跨列（across) |
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