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2019-10-15 16:05:33
对DataFrame 对某一列求和
输入：
index times 0 10 100 1 20 200 2 30 300 3 40 400输出：
sum_int = 100 sum_str = '100200300400'Python 用 sum 函数实现：
import pandas as pd dt = {'index': [10, 20, 30, 40], 'times': ['100', '200', '300', '400'], } df = pd.DataFrame(dt) sum_int = df['index'].sum() sum_str = df['times'].sum()更多相关内容 -
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本文的目的是展示一些常见的Excel任务，以及如何在python pandas中执行类似的任务。例子微不足道，但重要的是通过这个例子来循序渐进的介绍pandas简单到复杂的功能。展示pandas如何利用Python的完整的模块系统做一些简单的文字处理。
自动求和
数据如下:
原始数据截图
第1步，求出每一行数据的和，并作为一个 新列附加到数据中。在excel里，可能用公式是sum(A2:E2)。
在这里，这功能就可以用pandas的dataframe来解决。这里简单说下dataframe，我们简单认为，dataframe就是对应了excel的数据结构，我们操作的时候，就可以认为dataframe就是对应excel的操作。
第2步，对P1~P5的每一列做一个求和。在excel里是用公式，SUM(G2:G16).python对应解决方案是用 pandas的对应列，然后直接求sum即可。
第3步，对第一列求和，平均值，最小值，最大值。
程序逻辑如下，读入excel，然后按行求和，把求出所有行的和作为一个新列加到数据里，为防止破坏原始数据，写入一个新的excel文件，接着在python运行结果里显示对数据的操作结果。
程序如下:
Python代码
运行结果：
运行结果
让我们看看新生成的excel.
图片发自简书App
只需要这么几行代码，就完成了读取excel，然后对P1,P2,P3,P4,P5求和，平均值，最小值，最大值，并写入新文件的功能。
第17,18行代码，把求各行和的结果写入一个新的excel文件，名字为newxls.xls，并指定写入第一个名为0的工作表中。
其中14行代码中df.head()使用head()函数查看列表前几行数据（默认是前5行），如果我在括号里写3，结果只会显示前3行，如下：
图片发自简书App
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