如何使用pandas.DataFrame.sum()按列索引号而不是索引字符串对列求和

pandas是一个Python数据分析库，提供了DataFrame数据结构来进行数据处理和分析。pandas.DataFrame.sum()方法用于计算DataFrame对象中指定列的总和。

使用pandas.DataFrame.sum()按列索引号而不是索引字符串对列求和，可以通过在sum()方法中使用axis参数来指定按列索引号进行求和。默认情况下，axis参数的取值为0，表示按列索引字符串进行求和；当axis参数取值为1时，表示按列索引号进行求和。

以下是使用pandas.DataFrame.sum()按列索引号对列求和的示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 按列索引号对列求和
sum_by_index = df.sum(axis=1)

print(sum_by_index)

上述代码中，我们首先导入了pandas库，然后创建了一个包含3列的DataFrame对象。接着，使用sum()方法对DataFrame对象的列进行求和，并通过指定axis参数为1，实现按列索引号进行求和。最后，打印出按列索引号求和的结果。

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