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如何在条件为真时对pandas列的值求和(Python)

在Python中,可以使用pandas库来对条件为真时的列值进行求和。具体的操作步骤如下:

  1. 首先,导入pandas库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建一个DataFrame对象,包含需要进行求和操作的列:
代码语言:txt
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data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50],
        'C': [100, 200, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用条件判断语句来选择满足条件的行,并对指定列进行求和。例如,对列A的值进行求和,条件为列B的值大于20:
代码语言:txt
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sum_of_A = df.loc[df['B'] > 20, 'A'].sum()

在上述代码中,df['B'] > 20表示对列B的值进行条件判断,返回一个布尔型的Series对象。df.loc[...]用于根据条件选择满足条件的行,并通过['A']指定对列A进行求和操作。最后,使用.sum()方法对选定的列进行求和。

  1. 打印求和结果:
代码语言:txt
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print(sum_of_A)

完整的代码示例如下:

代码语言:txt
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import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50],
        'C': [100, 200, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame(data)

sum_of_A = df.loc[df['B'] > 20, 'A'].sum()
print(sum_of_A)

以上代码将输出满足条件的列A的值的总和。

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