Pandas操作dataframe对所有列/行求和，对指定列/行求和，对某一列/行求和，并添加新的列/行

╰+哭是因爲堅強的太久メ 2022-09-08 00:07 349阅读 0赞

## 计算各行数据总和并作为新列添加到末尾 ##

## 计算各列数据总和并作为新行添加到末尾 ##

import pandas as pd
    t=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
    df=pd.DataFrame(t) # list转为dataframe
    df['Row_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum(), axis=1) # 按行求和，添加为新列
    df.loc['Col_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum()) # 各列求和，添加新的行
    df

输出：![在这里插入图片描述][3efdadf6d80b41c2a5e799b765a5d103.png]

## 添加列、行 ##

> **添加新的列直接df\[‘列名’\]，新行用df.loc\[‘行名’\]**

## 指定列求和 ##

使用iloc选择要求和的列：

df['sum'] = code_table_data.iloc[:,3:6].sum(axis=1)

> 解释：  
> code\_table\_data\[‘权重’\] 为该数据设置新的一列
> 
> code\_table\_data.iloc\[:,3:6\] 为指定该数据哪些列需要求和,**左闭右开**
> 
> sum(axis=1) 为指定聚合函数并设置按行或列进行求和 **axis=1是按行**

还是用前面的df：

df['Row_sum'] = df.iloc[:,0:2].sum(axis=1)  # 对0，1列按行求和，生成新列
    df.loc['Col_sum1'] = df.iloc[0:2,:].sum(axis=0) # 对0，1行按列求和，生成新行
    df.loc['Col_sum2'] = df.iloc[0:2,:].sum(axis=1) # 对0，1行按行求和，生成新行
    df

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzYyOTgxMw_size_5_color_FFFFFF_t_70]

## 某一列求和 ##

在操作pandas的DataFrame的时候，常常会遇到某些列是字符串，某一些列是数值的情况，如果直接使用df\_obj.apply(sum)往往会出错  
使用如下方式即可对其中某一列进行求和

dataf_test1['diff'].sum()  // diff为要求和的列

参考链接：[https://blog.csdn.net/weixin\_39858881/article/details/89489803][https_blog.csdn.net_weixin_39858881_article_details_89489803]  
[https://blog.csdn.net/glittledream/article/details/105265225][https_blog.csdn.net_glittledream_article_details_105265225]

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[https_blog.csdn.net_weixin_39858881_article_details_89489803]: https://blog.csdn.net/weixin_39858881/article/details/89489803
[https_blog.csdn.net_glittledream_article_details_105265225]: https://blog.csdn.net/glittledream/article/details/105265225