Pandas で特定の DataFrame 行を合計するにはどうすればよいですか?

Pandas の特定の列の DataFrame 行を合計する方法

特定の DataFrame について、値の合計を計算する必要がある場合があります。特定の行。 df[['a', 'b', 'd']].map(sum) を通じてこれを達成しようとすると、問題が発生する可能性があります。

このタスクの適切な操作には sum() の使用が含まれます。軸=1の場合。この操作は、数値以外の列を無視して、各行の合計を計算します。精度を確保するために、特に Pandas バージョン 2.0 以降では、numeric_only=True を指定することをお勧めします。

たとえば、列 'a'、'b'、'c'、および 'd' を持つ DataFrame を考えてみましょう。ここで、'c' は数値以外の列です:

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [2, 3, 4], 'c': ['dd', 'ee', 'ff'], 'd': [5, 9, 1]})

列 'a' の合計を計算するには、 'b' および 'd' を使用できます:

df['e'] = df.sum(axis=1, numeric_only=True)

これにより、目的の列の合計を含む列 'e' が追加されます。

特定の列を合計したい場合は、列を除外しながら他の列を除外するには、次を使用して列のリストを指定し、不要な列を削除できます。 Col_list.remove(column_name).

col_list = list(df)
col_list.remove('d')
df['e'] = df[col_list].sum(axis=1)

これにより、指定された列の合計で新しい列 'e' が作成されます。

以上がPandas で特定の DataFrame 行を合計するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。