Pandas에서 특정 DataFrame 행을 합산하는 방법은 무엇입니까?

Pandas의 특정 열에 대해 DataFrame 행을 합산하는 방법

특정 DataFrame에 대해 전체 값의 합을 계산해야 할 수 있습니다. 특정 행. df[['a', 'b', 'd']].map(sum)을 통해 이를 달성하려고 시도하는 동안 문제가 발생할 수 있습니다.

이 작업에 적합한 작업에는 sum()을 사용하는 것이 포함됩니다. 축=1. 이 연산은 숫자가 아닌 열을 무시하고 각 행의 합계를 계산합니다. 정확성을 보장하려면 특히 Pandas 버전 2.0 이상에서는 Numeric_only=True를 지정하는 것이 좋습니다.

예를 들어 'a', 'b', 'c' 및 'd' 열이 있는 DataFrame을 생각해 보세요. , 여기서 'c'는 숫자가 아닌 열입니다:

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

열 'a', 'b' 및 'd'의 합계를 계산하려면 다음을 사용할 수 있습니다.

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

원하는 열의 합계가 포함된 'e' 열이 추가됩니다.

특정 열의 합계를 계산하고 다른 열은 제외하려면 col_list를 사용하여 열 목록을 지정하고 원하지 않는 열을 제거하면 됩니다. .remove(column_name).

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

지정된 열의 합계로 'e'라는 새 열이 생성됩니다.

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