dataframe 三列数据相加
时间: 2023-09-03 08:12:12 浏览: 94
可以使用 pandas 的 .sum() 方法将三列数据相加:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算三列数据相加
df['sum'] = df.sum(axis=1)
print(df)
```
输出结果:
```
A B C sum
0 1 4 7 12
1 2 5 8 15
2 3 6 9 18
```
其中,sum() 方法的参数 axis=1 表示对每一行进行相加操作。最后将新的一列 sum 添加到原有的 dataframe 中。
相关问题
python dataframe中两列数据相加得到一列新的数据
你可以使用 pandas 库中的 DataFrame 的 add() 方法将两列数据相加,然后将结果存储在一个新的列中。例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})
# 将 A 列和 B 列相加,存储在 C 列中
df['C'] = df['A'].add(df['B'])
# 打印结果
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C
0 1 4 5
1 2 5 7
2 3 6 9
```
在这个例子中,将 DataFrame 的 A 列和 B 列相加,并将结果存储在一个新的列 C 中。
dataframe 特定列相加
### 对特定列求和
对于Pandas DataFrame中的特定列执行求和操作是一个常见的需求。可以利用`df.sum()`方法来实现这一目标,通过指定参数`axis=0`(默认设置),可以在垂直方向上对每一列的数据进行累加;如果想要针对某些特定的列名来进行求和,则可以通过先选取这些列再调用`.sum()`完成。
当只需要计算某几列的总和时,可采用如下方式:
```python
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2], 'B': [3, 4], 'C': [5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算选定列('A' 和 'B') 的总和
selected_columns_sum = df[['A', 'B']].sum()
print(selected_columns_sum)
```
上述代码片段展示了如何选择多列并对其数值做累积相加的操作[^1]。
另外,在实际应用场景下可能还会遇到需要按照某个分组依据对不同类别下的各列分别求和的情况,这时就可以结合`groupby()`与`agg({'列名':'sum'})`一起使用,从而达到更复杂的需求处理效果。
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