Pandas DataFrame 中給定列的行求和
在Python 的Pandas 庫中,我們經常遇到需要計算Pandas DataFrame 中特定列的總和的情況一個資料框。為了有效地實現這一點,我們必須考慮適當的參數和操作。
讓我們考慮以下 DataFrame:
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [2, 3, 4], 'c': ['dd', 'ee', 'ff'], 'd': [5, 9, 1]})
我們的目標是新增一個欄位 'e' 來表示欄位「a」、「b」和「d」。雖然直觀上,人們可能會用類似的方法來解決這個問題:
df['e'] = df[['a', 'b', 'd']].map(sum)
此方法無法產生所需的輸出。
正確的方法涉及使用具有以下參數的 sum() 函數:
應用此方法會產生以下結果結果:
df['e'] = df.sum(axis=1, numeric_only=True)
輸出:
a b c d e 0 1 2 dd 5 8 1 2 3 ee 9 14 2 3 4 ff 1 8
或者,如果我們只想計算特定列的總和,我們可以建立這些列的清單並消除我們不需要的列不需要使用remove()
col_list = list(df) col_list.remove('d') df['e'] = df[col_list].sum(axis=1)
輸出:
a b c d e 0 1 2 dd 5 3 1 2 3 ee 9 5 2 3 4 ff 1 7
透過利用這些操作,我們可以有效地對 Pandas DataFrame 中指定列的行進行求和,確保資料分析準確且有效率。
以上是如何計算 Pandas DataFrame 中特定列的行總和?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!