pandas对数据列求和csv
时间: 2023-10-17 16:18:31 浏览: 519
可以使用pandas库的read_csv函数读取csv文件,并使用sum函数对数据列进行求和。
例如,假设有一个名为data.csv的文件,其中有两列数据:A和B。可以使用以下代码对这两列数据进行求和:
``` python
import pandas as pd
# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 对A列求和
sum_a = data['A'].sum()
# 对B列求和
sum_b = data['B'].sum()
print('A列的和为:', sum_a)
print('B列的和为:', sum_b)
```
这样,就可以得到A列和B列的和。
相关问题
pandas中对特定列求和
可以使用 `mean()` 函数对 Pandas 数据中的特定列进行求和,例如:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 对特定列进行求和
sum = data['column_name'].sum()
print('特定列的和为:', sum)
```
其中,`data.csv` 是待处理的数据文件名,`column_name` 是要进行求和的列名。
pandas读取两个csv文件指定列后求和并写入新的csv文件
读取两个CSV文件中的指定列后,可以使用Pandas提供的merge函数将它们合并成一个DataFrame,然后再计算对应列的和,并将结果写入新的CSV文件中。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv("your_file1.csv", usecols=[1, 3])
df2 = pd.read_csv("your_file2.csv", usecols=[2, 4])
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True) # 合并两个DataFrame
sum_col2_col3 = merged_df.iloc[:, 0] + merged_df.iloc[:, 1] # 计算第1列和第3列的和
sum_df = pd.concat([merged_df, sum_col2_col3.rename("sum_col2_col3")], axis=1) # 将结果添加到DataFrame中
sum_df.to_csv("your_output_file.csv", index=False) # 将结果写入新的CSV文件
```
在上面的代码中,我们首先使用read_csv函数读取两个CSV文件中的指定列,然后使用merge函数将它们合并成一个DataFrame。merge函数的left_index和right_index参数设为True,表示使用DataFrame的索引作为连接键。接着,我们使用iloc函数选择所需的列,并计算它们的和。注意,第1列对应的是merged_df的第0列,第3列对应的是merged_df的第1列。然后,我们将计算结果添加到DataFrame中,并将结果写入新的CSV文件中,其中index=False表示不输出行索引。最后,输出的CSV文件中包含原始文件中的所有列,以及计算后的和列sum_col2_col3。
阅读全文
相关推荐















