Pandas，如何将列合并为1，其中所有值都加在一起

Question

如果我有一个包含信息的数据框（如上图所示）..

第1行包含字符串，第2行包含数值

如何合并1列中的所有列？

以图片为例，本案例中的预期结果为

第一行已合并为单个字符串字符，第2行将所有值加在一起得到结果，在本例中为78

Answer 1

df [＆＃39;年＆＃39;] = df.sum（轴= 1）

关于你的第二个问题，你说明情况是什么，但你没有说明你想要的结果是什么。

编辑：我认为＆＃34; y＆＃34;是不变的。对于第二行，如果您只想要一行，则可以执行df.loc [1] .sum（）。如果你想在数据帧中使用它，可以使用new_df = pd.DataFrame（[[＆＃39; y＆＃39;]，[df.loc [1] .sum（）]]）。如果你想要多行，你可以为范围内的行（1，df）执行new_df = pd.DataFrame（[[＆＃39; y＆＃39;] + [[df.loc [row] .sum（）] .shape [0]]]）

Answer 2

如果你想对一行中的所有元素求和，你可以简单地说 df.iloc[row_num].sum()

Answer 3

假设您正在阅读像csv这样的结构化文件格式，您可以这样做。我也试着回答你最初问题的第二部分。

skip-rows是一个集合，因此它显然可以包含多个标记为跳过的行。

##ignore the repeating column-header rows by telling pandas which to skip when reading the file
df = pandas.read_csv('C:\\test.csv', skiprows=[16])
##create a new dataframe where you aggregate the columns into one value, Y
df = pandas.DataFrame(data=df.sum(axis=1), columns=["Y"])