我尝试了一下直接用sum()函数:
我们算出来的是列的和,但是行和呢?? 后来我想出来一个很笨的方法,那就是将矩阵转秩一下,然后用求列和的方法来求原矩阵的行和,我们来试试看吧。 这算是达到目的了,但是有没有其他的方法呢?后来想到了切片的方法,具体的就是先将某一行或者 某一列切出来,然后用sum()函数对其进行累加,试试看吧。
诶,不对呢?肯定是自己哪里错了,果然是。你要切片的话,一定要看好自己到底需要哪些元素,上面代码中切片的范围是1:。所以你少了第0个元素。 试试从零开始,可不可以?
正确,搞定了。 其实还有一种方法,大家可以去尝试一下:
在这里总结一下; 1、对某一行进行求和: Row_sum = df.iloc[i,0:].sum() 2、对某一列进行求和:column_sum = df.iloc[:,j].sum() 3、对每一列进行求和: for i in df.columns: print(df[i].sum())
