对两列 Pandas 求和 - Python

在 Pandas 中，对两列数据进行求和可以使用 sum() 函数。这个函数可以对 DataFrame 中的每一列或每一行进行求和操作。在本篇文章中，我们将会介绍如何对两列数据进行求和。

求和两列数据

我们可以使用 sum() 函数对两列数据进行求和。假设我们有以下的 DataFrame：

import pandas as pd

data = {'A': [1,2,3,4,5], 'B': [10,20,30,40,50]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出：

   A   B
0  1  10
1  2  20
2  3  30
3  4  40
4  5  50

我们可以对 A 和 B 两列数据进行求和：

sum_df = pd.DataFrame(df.sum()).T

print(sum_df)

输出：

    A    B
0  15  150

在这个例子中，我们使用 df.sum() 来计算每一列的总和，然后使用 pd.DataFrame() 将这个结果转化成 DataFrame 格式。由于 df.sum() 是一个行向量，我们需要使用 .T 来进行转置，使其变成列向量。

我们也可以使用索引来选择需要求和的列：

sum_df = pd.DataFrame(df[['A','B']].sum()).T

print(sum_df)

输出：

    A    B
0  15  150

在这个例子中，我们需要使用双方括号 [[ ... ]] 来选择多列数据。[[ ... ]] 的结果是一个 DataFrame，因此我们可以直接使用 sum() 函数对其进行求和。

总结

通过使用 sum() 函数和双方括号 [[ ... ]]，我们可以对两列 Pandas 数据进行求和。这个技巧可以应用到许多数据分析和清洗的场景中。