如何在Python中对数据框中某一行求和
如何在Python中对数据框中某一行求和
提问于 2015-11-14 03:36:47
我有一个数据帧A，我想对这些行求和，它们的行索引值有一个大于或等于10的数字。如果这是不可能的，我也可以接受一个对第2-3行求和的代码。
import pandas as pd
import numpy as np
A = """
Tier Oct Nov Dec
0 up to 2M 4 5 10
1 5M 3 2 7
2 10M 6 0 2
3 15M 1 3 5
"""
tenplus = pd.Series(A(axis=0),index=A.columns[1:])但这是整个表格的总和。我可以做的一件事是从第2-3行构建另一个数据框架，并对它们求和，但我更喜欢学习最佳实践！
谢谢!
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2015-11-14 09:12:45
您可以使用普通切片索引来选择要求和的行：
print(df)
# Tier Oct Nov Dec
# 0 up to 2M 4 5 10
# 1 5M 3 2 7
# 2 10M 6 0 2
# 3 15M 1 3 5
# select the last two rows
print(df[2:4])
# Tier Oct Nov Dec
# 2 10M 6 0 2
# 3 15M 1 3 5
# sum over them
print(df[2:4].sum())
# Tier 10M15M
# Oct 7
# Nov 3
# Dec 7
# dtype: object如您所见，对Tier列求和得到的结果毫无意义，因为" summing“字符串只是将它们连接起来。仅对最后三列求和会更有意义：
# select the last two rows and the last 3 columns
print(df.loc[2:4, ['Oct', 'Nov', 'Dec']])
# Oct Nov Dec
# 2 6 0 2
# 3 1 3 5
# sum over them
print(df.loc[2:4, ['Oct', 'Nov', 'Dec']].sum())
# Oct 7
# Nov 3
# Dec 7
# dtype: int64
# alternatively, use df.iloc[2:4, 1:] to select by column index rather than name你可以阅读更多关于索引在pandas in the documentation here中的工作原理。
Stack Overflow用户
发布于 2015-11-14 04:31:32
sum具有轴参数，请传递axis=1以对各行求和：
In [11]: df
Out[11]:
Tier Oct Nov Dec
0 up to 2M 4 5 10
1 5M 3 2 7
2 10M 6 0 2
3 15M 1 3 5
In [12]: df.sum(axis=1)
Out[12]:
0 19
1 12
2 8
3 9
dtype: int64注意:这是丢弃非数字列，您可以在求和之前显式过滤掉这些列：
In [13]: df[['Oct', 'Nov', 'Dec']].sum(axis=1)
Out[13]:
0 19
1 12
2 8
3 9
dtype: int64页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/33700529
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