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

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，谢谢大家对我们的支持。

赞 (0)

相关推荐

  • Pandas探索之高性能函数eval和query解析

    Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一. 相较于 Python 的内置函数, Pandas 库为我们提供了一系列性能更高的数据处理函数,本节将向大家介绍 Pandas 库

  • python中pandas.DataFrame的简单操作方法（创建、索引、增添与删除）

    前言 最近在网上搜了许多关于pandas.DataFrame的操作说明,都是一些基础的操作,但是这些操作组合起来还是比较费时间去正确操作DataFrame,花了我挺长时间去调整BUG的.我在这里做一些总结,方便你我他.感兴趣的朋友们一起来看看吧. 一.创建DataFrame的简单操作: 1.根据字典创造: In [1]: import pandas as pd In [3]: aa={'one':[1,2,3],'two':[2,3,4],'three':[3,4,5]} In [4]: bb=

  • 利用Python中的pandas库对cdn日志进行分析详解

    前言 最近工作工作中遇到一个需求,是要根据CDN日志过滤一些数据,例如流量.状态码统计,TOP IP.URL.UA.Referer等.以前都是用 bash shell 实现的,但是当日志量较大,日志文件数G.行数达数千万亿级时,通过 shell 处理有些力不从心,处理时间过长.于是研究了下Python pandas这个数据处理库的使用.一千万行日志,处理完成在40s左右. 代码 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # sudo pip instal

  • python中pandas.DataFrame排除特定行方法示例

    前言 大家在使用Python进行数据分析时,经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame,关于python中pandas.DataFrame的基本操作,大家可以查看这篇文章. pandas.DataFrame排除特定行 如果我们想要像Excel的筛选那样,只要其中的一行或某几行,可以使用isin()方法,将需要的行的值以列表方式传入,还可以传入字典,指定列进行筛选. 但是如果我们只想要所有内容中不包含特定行的内容,却并没有一个isnotin()方法.我今天的工作就遇到了这样的需

  • Python 中pandas.read_excel详细介绍

    Python 中pandas.read_excel详细介绍 #coding:utf-8 import pandas as pd import numpy as np filefullpath = r"/home/geeklee/temp/all_gov_file/pol_gov_mon/downloads/1.xls" #filefullpath = r"/home/geeklee/temp/all_gov_file/pol_gov_mon/downloads/26368f3

  • Python科学计算之Pandas详解

    Python科学计算之Pandas详解

    起步 Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此 pandas 为时间序列分析提供了很好的支持. Pandas 的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析 (data analysis) .panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语,在Pandas中也提供了panel的数据类型. 在我看来,对于 Numpy 以及 Matplotlib ,Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础.而Scipy当然是另一个主要的也十分出色的科学计

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

    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

  • Python中pandas dataframe删除一行或一列:drop函数详解

    用法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 在这里默认:axis=0,指删除index,因此删除columns时要指定axis=1: inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe: inplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作,删除后就回不来了. 例子: >>>df = pd.DataFrame(np.a

  • 在Python中pandas.DataFrame重置索引名称的实例

    例子: 创建DataFrame ### 导入模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt test = pd.DataFrame({'a':[11,22,33],'b':[44,55,66]}) """ a b 0 11 44 1 22 55 2 33 66 """ 更改列名方法一:rename test.rename(columns={'a':

  • C# DataGridView添加新行的2个方法

    可以静态绑定数据源,这样就自动为DataGridView控件添加 相应的行.假如需要动态为DataGridView控件添加新行,方法有很多种,下面简单介绍如何为DataGridView控件动态添加新行的两种方 法: 方法一: 复制代码 代码如下: int index=this.dataGridView1.Rows.Add();this.dataGridView1.Rows[index].Cells[0].Value = "1"; this.dataGridView1.Rows[inde

  • python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例

    用pandas中的DataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是S

  • Python  处理 Pandas DataFrame 中的行和列

    Python  处理 Pandas DataFrame 中的行和列

    目录 处理列 处理行 前言: 数据框是一种二维数据结构,即数据以表格的方式在行和列中对齐.我们可以对行/列执行基本操作,例如选择.删除.添加和重命名.在本文中,我们使用的是nba.csv文件. 处理列 为了处理列,我们对列执行基本操作,例如选择.删除.添加和重命名. 列选择:为了在 Pandas DataFrame 中选择一列,我们可以通过列名调用它们来访问这些列. # Import pandas package import pandas as pd # 定义包含员工数据的字典 data =

  • Python中pandas模块DataFrame创建方法示例

    本文实例讲述了Python中pandas模块DataFrame创建方法.分享给大家供大家参考,具体如下: DataFrame创建 1. 通过列表创建DataFrame 2. 通过字典创建DataFrame 3. 通过Numpy数组创建DataFrame DataFrame这种列表式的数据结构和Excel工作表非常类似,其设计初衷是讲Series的使用场景由一维扩展到多维. DataFrame由按一定顺序的多列数据组成,各列的数据类型可以有所不同(数值.字符串.布尔值). Series对象的Ind

  • python中pandas对多列进行分组统计的实现

    python中pandas对多列进行分组统计的实现

    使用groupby([ ]).size()统计的结果,值相同的字段值会不显示 如上图所示,第一个空着的行是982499 7 3388 1,因为此行与前面一行的这两个字段值是一样的,所以不显示.第二个空着的行是390192 22 4278 1,因为此行与前面一行的第一个字段值是一样的,所以不显示.这样的展示方式更直观,但对于刚用的人,可能会让其以为是缺失值. 如果还不明白可以看下面的全部数据及操作. import pandas as pd res6 = pd.read_csv('test.csv'

随机推荐