python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列示例
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2020-09-21
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python中中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列示对行与列求和及添加新行与列示
例例
pandas是python环境下最有名的数据统计包，而DataFrame翻译为数据框，是一种数据组织方式，这篇文章主
要给大家介绍了python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列的方法，文中给出了详细的示例代
码，需要的朋友可以参考借鉴，下面来一起看看吧。
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：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，
谢谢大家对我们的支持。
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