XYZ: OBJECT1 Object2
NUMBERS: 1 2
< /code>
Где введенные xyz являются объектом2 и объектом1, а введенные номера - 1 и 2
Я хочу, чтобы вывод был только кадром данных и общей суммой 1 и 2 чисел (т.е. 1+2 = 3)
Пока я пытался < /p>
import pandas as pd
list=[]
n= input("ENTER THE NUMBER OF THINGS\n")
do=int(n)
for i in range(do):
c=input("OBJECTS\n")
list.append(c)
list2=[]
for i in range(do):
c1=input("PRICE\n")
list2.append(c1)
dd=pd.DataFrame([list , list2], index=["OBJECTS", "PRICE"], columns=[str(i+1) for i in range (do)])
print (dd)
total= dd.sum(axis=1)
print(total)
Я хочу, чтобы вывод был только для Dataframe и общей численностью 1 и 2 (т.е. 1+2 = 3)
Я хочу добавить входы в определенную строку кадры данных как общее. Но выход < /p> [code]XYZ: OBJECT1 Object2 NUMBERS: 1 2 < /code> Где введенные xyz являются объектом2 и объектом1, а введенные номера - 1 и 2 Я хочу, чтобы вывод был только кадром данных и общей суммой 1 и 2 чисел (т.е. 1+2 = 3) Пока я пытался < /p> import pandas as pd list=[] n= input("ENTER THE NUMBER OF THINGS\n") do=int(n) for i in range(do): c=input("OBJECTS\n") list.append(c) list2=[] for i in range(do): c1=input("PRICE\n") list2.append(c1) dd=pd.DataFrame([list , list2], index=["OBJECTS", "PRICE"], columns=[str(i+1) for i in range (do)]) print (dd) total= dd.sum(axis=1) print(total) [/code] Я хочу, чтобы вывод был только для Dataframe и общей численностью 1 и 2 (т.е. 1+2 = 3)
Мне нужно использовать функцию преобразования, чтобы суммировать столбец «Бар», когда я группирую столбец «foo». Я использую следующий код
df.groupby( ) .transform(np.sum)
Однако, когда все значения в «Бар» являются NANS, мой желаемый вывод -...
Я использую, как добавить дополнительные сборы в различные продукты в коде ответа на корзину WooCommerce (часть 2). Этот код должен добавить дополнительные сборы в продукты, которые описаны с их идентификаторами. // Settings
$settings = array(...
мне нужно сообщить об общей сумме суммы проданной конкретной бренды только при завершенных продажах в отчете в месяц. У меня есть данные, разбросанные по 3 таблицам, но 1 из них находится в другой базе данных на одном и том же сервере. Таким...