Python对表的行列求和

Python对表的行列求和

比如有一个成绩表：

np.random.seed(666)
a = np.random.randint(60, 100, (10, 6))
df = pd.DataFrame(a, 
                 index = ['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5', 'A6', 'A7', 'A8', 'A9', 'A10'], 
                 columns = ['语文', '数学', '英语', '物理', '化学', '生物'])
df

——输出：

对列求和（即求各科目所有学生的成绩），直接对表用公式sum()即可：

df.loc['列汇总']=df.sum()
df

——输出：

对行求和:

这是最开始老师教的方法：

df['总分'] = df.语文+df.数学+df.英语+df.物理+df.化学+df.生物

——结果

总觉得麻烦了些，刚好学到索引和切片，琢磨着发现只能实现对一行求和，需要套用循环：

df['总分']=0
for i in range(len(df)):
    df['总分'][i]=df.iloc[i,:].sum()
df

——结果：

后来想到昨天学的转置，可以完美解决，而且代码及其简单：

df['行汇总']=df.T.sum()
df

——结果：

这个方法可以应用到列表汇总的各项公式上。对分组列表汇总用到的公式包括但不仅限于：
gp.count()
gp.mean()
gp.sum()
gp.std()
gp.var()