Python の pandas.DataFrame で行と列を合計し、新しい行と列を追加するサンプル コード

pandas は Python 環境で最も有名なデータ統計パッケージであり、DataFrame はデータ フレームとして翻訳されます。この記事では主に、行と列を合計し、新しい行を追加するための Python の pandas.DataFrame について説明します。とコラムのサンプルコード、記事には詳細なサンプルコードが記載されています。必要な友人はそれを参照できます。一緒に見てみましょう。

この記事では、Python の pandas.DataFrame での行と列の合計と新しい行と列の追加に関する関連情報を紹介します。以下ではあまり説明しません。詳細な紹介を見てみましょう。

方法は以下の通りです:

インポートモジュール:

from pandas import DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np

DataFrameデータを生成

df = DataFrame(np.random.randn(4, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

DataFrameデータプレビュー:

  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

各列のデータの合計を計算し、新しい列として最後に追加します

df['Col_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum(), axis=1)

各行のデータの合計を計算し、新しい列として追加します 行は最後に追加されます

df.loc['Row_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum())

最終的なデータ結果:

  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

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