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關於python中pandas.DataFrame對行與列求和及新增行與列範例程式碼

高洛峰
高洛峰原創
2017-03-25 13:39:535201瀏覽

pandas是python環境下最有名的資料統計包,而DataFrame翻譯為資料框,是一種資料組織方式,這篇文章主要給大家介紹了關於python中pandas.DataFrame對行與列求和及新增行與列範例程式碼,文中給了詳細的範例程式碼,需要的朋友可以參考借鑒,下面來一起看看。

本文介紹的是python中pandas.DataFrame對行與列求和及新增行與列的相關資料,下面話不多說,來看看詳細的介紹吧。

方法如下:

匯入模組:

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

產生DataFrame資料

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

DataFrame資料預覽:

  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

計算各列資料總和並作為新列新增至結尾

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

計算各行資料總和並作為新行新增至結尾

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

最終資料結果:

  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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