【4.1.2】Pandas--DataFrame对行或列运算添加新行和列

一、行或列求和

导入模块：

from pandas import DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np

生成DataFrame数据

df = DataFrame(np.random.randn(4, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

DataFrame数据预览：

          A         B         C         D         E
0  0.673092  0.230338 -0.171681  0.312303 -0.184813
1 -0.504482 -0.344286 -0.050845 -0.811277 -0.298181
2  0.542788  0.207708  0.651379 -0.656214  0.507595
3 -0.249410  0.131549 -2.198480 -0.437407  1.628228

计算各列数据总和并作为新列添加到末尾

df['Col_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum(), axis=1)

计算各行数据总和并作为新行添加到末尾

df.loc['Row_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum())

最终数据结果：

                A         B         C         D         E   Col_sum
0        0.673092  0.230338 -0.171681  0.312303 -0.184813  0.859238
1       -0.504482 -0.344286 -0.050845 -0.811277 -0.298181 -2.009071
2        0.542788  0.207708  0.651379 -0.656214  0.507595  1.253256
3       -0.249410  0.131549 -2.198480 -0.437407  1.628228 -1.125520
Row_sum  0.461987  0.225310 -1.769627 -1.592595  1.652828 -1.022097

二、列或者行统计每一行0值的个数

第一种方式：

	df = pd.DataFrame({'a':[1,0,0,1,3],'b':[0,0,1,0,1],'c':[0,0,0,0,0]})
	df


	   a  b  c
	0  1  0  0
	1  0  0  0
	2  0  1  0
	3  1  0  0
	4  3  1  0


	(df == 0).astype(int).sum(axis=1)

	0    2
	1    3
	2    2
	3    2
	4    1
	dtype: int64


df == 0
 
       a      b     c
0  False   True  True
1   True   True  True
2   True  False  True
3  False   True  True
4  False  False  True


(df == 0).astype(int)
 
   a  b  c
0  0  1  1
1  1  1  1
2  1  0  1
3  0  1  1

4  0  0  1

另一种方法是通过使用apply()和value_counts():

df.apply(lambda x : x.value_counts().get(0,0),axis=1)

 
0    2
1    3
2    2
3    2
4    1
dtype: int64

注：

1. value_counts 如果想升序排列，设置参数 ascending = True。print(df[‘区域’].value_counts(ascending=True))
2. 如果想得出计数占比，可以加参数 normalize=True：

我的例子：

对行和列分别求非0的个数，并增加一行或列。

df_species['Total_hit'] = df_species.apply(lambda x : len(uniq_ids)-x.value_counts().get(0,0),axis=1)
one_line_total = df_species.apply(lambda x : len(df_species)-x.value_counts().get(0,0),axis=0)

one_line_sum = df_species.apply(lambda x : x.sum(),axis=0)

df_species.loc['Total_hit'] = one_line_total
df_species.loc['Sum'] = one_line_sum

参考资料

https://www.cnblogs.com/wuzhiblog/p/python_new_row_or_col.html