关于获取python数据框的行总和

Question

我有以下 python 数据框

data={'1':[1,1,1,1],'2':[1,1,1,1],'3':[1,1,1,1]}
df=pd.DataFrame(data)

我需要得到行的总和，这样我的最终输出应该是这样的，

因此，在这个所需的输出中，第二列应包含原始数据框第二列的行总和。很快。

为了得到这个输出，我写了下面的代码，

sum_mat=np.zeros(shape=(3,3))

numOfIteration=3
itr=list(range(0,numOfIteration))

for i in range(0,3):
    for j in range(0,3):
        while i <= itr[i]:
            sum_mat[i,j]+= df.iloc[i,j]

print (sum_mat)

我在这里没有得到输出，因为代码一直在运行（可能是无限循环）。

任何人都可以提出任何建议以获得所需的输出吗？

也许有更有效和更简单的方法来做同样的事情。

谢谢

更新： 我更新for循环如下，

for i in range(0,3):
   for j in range(0,3):
        while i <= itr[i]:
           sum_mat[i,j] = df.iloc[:,0:i].sum(axis=1)

但它给出了以下错误，

sum_mat[i,j] = df.iloc[:,0:i].sum(axis=1)
ValueError: setting an array element with a sequence.

Answer 1

sum_mat=np.zeros(shape=(3,3))

numOfIteration=3
itr=list(range(0,numOfIteration))

for i in range(0,3):
    for j in range(0,3):
            if j==0:
               sum_mat[i,0]=df.iloc[i,0]
            else:
               sum_mat[i,j]=df.iloc[i,j]+sum_mat[i,j-1]

print (sum_mat)

这应该可行

Answer 2

这个也可以

for i,row in df.iterrows(): #go through each row
    df.loc[i]=df.loc[i].cumsum() #assign each row as the cumulative sum of the row

输出：

>>> df
   1  2  3
0  1  2  3
1  1  2  3
2  1  2  3
3  1  2  3

编辑

可以这样做：

df=df.cumsum(axis=1)

Answer 3

使用cumsum() 函数查找到目前为止沿列轴看到的值的累积总和。

例如

import pandas as pd

data = {'1': [1, 1, 1, 1], '2': [1, 1, 1, 1], '3': [1, 1, 1, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
print("before")
print(df)

df = df.cumsum(axis=1)
print("after")
print(df)

O/P：

之前

   1  2  3
0  1  1  1
1  1  1  1
2  1  1  1
3  1  1  1

之后

   1  2  3
0  1  2  3
1  1  2  3
2  1  2  3
3  1  2  3