Pandas按列求和对Pandas数据框进行排序

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas对Pandas数据框按列求和进行排序的方法。我们将首先讨论如何使用Pandas的函数对数据进行列求和，然后演示如何对求和结果进行排序。最后，我们将总结所学内容。

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列求和

要对Pandas数据框的列进行求和，我们可以使用sum()函数。此函数将返回每列的求和结果，并按列的顺序排列。

下面是一个示例，说明如何使用sum()函数对数据框的列进行求和：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对每列求和
sums = df.sum()

print(sums)

这将输出每列的求和结果：

A     6
B    15
C    24
dtype: int64

按列求和排序

一旦我们计算出每列的求和结果，我们可以使用这些结果对数据框进行排序。Pandas提供了sort_values()函数来完成这个任务。通过指定by参数为求和结果所在的列，我们可以按照这些求和结果对数据框进行排序。

以下是如何使用sort_values()函数对数据框按列求和进行排序的示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对每列求和
sums = df.sum()

# 按照求和结果对数据框排序
sorted_df = df[sums.index].sort_values(by=sums.index, ascending=False)

print(sorted_df)

这将输出按列求和排序后的数据框：

   C  B  A
0  7  4  1
1  8  5  2
2  9  6  3

上述代码中，sums.index返回求和结果所在的列索引，sort_values()函数通过指定by参数为列索引实现按求和结果排序。设置ascending参数为False可确保按降序排序。

总结

本文介绍了如何使用Pandas对Pandas数据框按列求和并排序的方法。通过使用sum()函数求出每列的求和结果，我们可以使用sort_values()函数对数据框按求和结果进行排序。这些功能使得我们可以根据列求和的结果对数据框进行灵活的排序操作。希望本文能对你在处理数据时有所帮助！