python中pandas.DataFrame對行與列求和及添加新行與列示例
本文介紹的是python中pandas.DataFrame對行與列求和及添加新行與列的相關(guān)資料,下面話不多說,來看看詳細(xì)的介紹吧。
方法如下:
導(dǎo)入模塊:
from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np
生成DataFrame數(shù)據(jù)
df = DataFrame(np.random.randn(4, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
DataFrame數(shù)據(jù)預(yù)覽:
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
計算各列數(shù)據(jù)總和并作為新列添加到末尾
df['Col_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum(), axis=1)
計算各行數(shù)據(jù)總和并作為新行添加到末尾
df.loc['Row_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum())
最終數(shù)據(jù)結(jié)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
總結(jié)
以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了,希望本文的內(nèi)容對大家的學(xué)習(xí)或者工作能帶來一定的幫助,如果有疑問大家可以留言交流,謝謝大家對腳本之家的支持。
相關(guān)文章
Python3 itchat實現(xiàn)微信定時發(fā)送群消息的實例代碼
使用微信,定時往指定的微信群里發(fā)送指定信息。接下來通過本文給大家分享Python3 itchat實現(xiàn)微信定時發(fā)送群消息的實例代碼,需要的朋友可以參考下2019-07-07Python 函數(shù)編編程的三大法寶map+filter+reduce分享
這篇文章主要介紹了Python 函數(shù)編編程的三大法寶map,filter,reduce的分享,python利用 map 在一個可迭代對象的各項上調(diào)用函數(shù)的工具;利用 filter 來過濾項;利用 reduce 把函數(shù)作用在成對的項上來運行結(jié)果的工具,下面我們就來對這三者進行詳細(xì)的介紹,需要的朋友可以參考下2022-03-03