關(guān)于python中pandas.DataFrame對(duì)行與列求和及添加新行與列示例代碼

來(lái)源：懂視網(wǎng) 責(zé)編：小采時(shí)間：2020-11-27 14:25:39

關(guān)于python中pandas.DataFrame對(duì)行與列求和及添加新行與列示例代碼

關(guān)于python中pandas.DataFrame對(duì)行與列求和及添加新行與列示例代碼:pandas是python環(huán)境下最有名的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)包，而DataFrame翻譯為數(shù)據(jù)框，是一種數(shù)據(jù)組織方式，這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python中pandas.DataFrame對(duì)行與列求和及添加新行與列示例代碼，文中給出了詳細(xì)的示例代碼，需要的朋友可以參考借鑒，下面來(lái)一起看看吧

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pandas是python環(huán)境下最有名的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)包，而DataFrame翻譯為數(shù)據(jù)框，是一種數(shù)據(jù)組織方式，這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python中pandas.DataFrame對(duì)行與列求和及添加新行與列示例代碼，文中給出了詳細(xì)的示例代碼，需要的朋友可以參考借鑒，下面來(lái)一起看看吧。

本文介紹的是python中pandas.DataFrame對(duì)行與列求和及添加新行與列的相關(guān)資料，下面話不多說(shuō)，來(lái)看看詳細(xì)的介紹吧。

方法如下：

導(dǎo)入模塊：

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

生成DataFrame數(shù)據(jù)

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

DataFrame數(shù)據(jù)預(yù)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(jì)算各列數(shù)據(jù)總和并作為新列添加到末尾

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

計(jì)算各行數(shù)據(jù)總和并作為新行添加到末尾

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

最終數(shù)據(jù)結(jié)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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