请教各位大侠一个问题， 现在有一组数据已经用pandas读取（上表左边空白底色数据），
现在要按照右面粉色底色的数据的逻辑依次求和，求代码。
依次求和逻辑详细描述：
第1列（2021-01）至第6列（2021-05）求和，赋值给1月（新增一列显示结果）
第2列（2021-02）至第6列（2021-05）求和，赋值给2月（新增一列显示结果）
第3列（2021-03）至第6列（2021-05）求和，赋值给3月（新增一列显示结果）
。。。以此类推，求出1月-5月的数据总和
求代码，感谢
用pandas循环列求和，结果在最后添加新列
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2条回答 默认 最新
- 2022-02-14 15:21回答 5 已采纳 import pandas as pd df=pd.read_csv('d:/data/newly_confirmed_cases_daily.csv') num=df.Akita.sum() pr
- 2022-04-09 22:59回答 2 已采纳 可以用列名列表切片方法一次替换。示例代码如下： import pandas as pd df0=pd.DataFrame([['A','1月',1,100],['B','1月',2,300],['C
- 2021-12-25 20:59回答 2 已采纳 拆分到多个sheet; 使用Python一分钟完成按照某一列将Excel数据由一个sheet拆分为多个sheet（使用pandas超简单）_ccplus的博客-CSDN博
- 2020-12-08 23:01weixin_39875031的博客 python 使用pandas计算累积求和的方法使用pandas下的cumsum函数cumsum：计算轴向元素累积加和,返回由中间结果组成的数组.重点就是返回值是"由中间结果组成的数组"import numpy as np'''arr是一个2*2*3三维矩阵，索引...
- 2021-10-26 17:31回答 3 已采纳 result = order_able.groupby('大区').agg({'数量': 'sum', '金额': 'sum', '用户编码': 'unique', '订单编码': 'uniq
- 2018-07-31 10:21回答 3 已采纳 
- 2022-02-27 14:40回答 1 已采纳 用apply 和 lambda 实现 import pandas as pd def check_data(x): if x[0]>x[1]: return 1
- 2020-12-03 12:34weixin_39956036的博客 我試圖分組對pandas dataframe中的行進行計數或求和例如，我有以下dataframe：import numpy as npdf = pd.DataFrame(np.random.randint(0,5,size=(5, 7)), columns=["grey2","red1","blue1","red2","red3","blue2",...
- 2021-12-10 15:57回答 2 已采纳 代码： #!/bin/env python import pandas as pd from pandas.core.frame import DataFrame def getValue(raw
- 2019-08-30 14:16回答 3 已采纳 df['refCellMeasGroup'] = df['refCellMeasGroup'].apply(lambda x: x.split('=')[-1])
- 2022-03-29 12:44回答 2 已采纳 按你的思路这样试试 df2 = df.groupby(['月','name']).agg({'list':lambda x:';'.join([ t if t != "" else t for t
- 2020-07-03 22:35python__reported的博客 利用pandas进行exceld 的列相加求和一、简单的列相加二、多列相加 一、简单的列相加 dataframe["新列“]=dataframe["第一列”]+dataframe["第二列“] 二、多列相加 对于多列相加或者不知道列名只知道索引的，用上面...
- 2022-11-14 23:19回答 1 已采纳 import pandas as pd New_Col = [] df = pd.DataFrame({ "Min": [1, 2, 3, 4, 8], "Max": [2, 4, 5, 7,
- 2020-12-05 05:00weixin_39996035的博客 原标题：高逼格使用Pandas加速代码，向for循环说...你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。Pandas是为一次性处理整个行或列的矢量化操作而设计的，循环遍历每个单元格、行...
- 2023-06-03 00:27UIEdit的博客 我们可以看到，在第二步中，我们使用了Pandas的apply方法来对每一列进行求和操作。以上三个步骤就是如何在Python Pandas中计算整个Dataframe的所有数据列的累加。代码的运行结果显示，我们成功地求和了数据框的每一...
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