,可以使用pandas库中的DataFrame来实现。下面是完善且全面的答案:
在pandas中,DataFrame是一个二维的数据结构,可以理解为一个表格,其中包含了多个行和列。要通过另一列中非NA值的总和设置df子集,可以按照以下步骤进行操作:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, None, 5],
'B': [6, None, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, None, 14, 15]})
这里创建了一个包含3列的DataFrame,其中列'A'、'B'、'C'分别包含了一些数值和缺失值(用None表示)。
total_sum = df['B'].sum()
这里计算了列'B'中非NA值的总和。
subset = df[df['B'].notna() & (df['B'].sum() > total_sum)]
这里使用了布尔索引,通过判断列'B'中是否为非NA值,并且该列的总和是否大于之前计算的总和,来筛选出满足条件的子集。
最后,可以打印输出子集的内容:
print(subset)
以上就是通过另一列中非NA值的总和设置df子集的完善且全面的答案。
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