部分求和pandas列
部分求和是指对数据集中的某些列进行求和操作。在pandas中，可以使用sum()函数来实现部分求和。
具体步骤如下：
- 导入pandas库：
import pandas as pd - 读取数据集：
df = pd.read_csv('data.csv')（假设数据集保存为data.csv） - 选择需要求和的列：
columns_to_sum = ['column1', 'column2', 'column3']（将需要求和的列名存储在一个列表中） - 进行部分求和：
partial_sum = df[columns_to_sum].sum()（使用sum()函数对指定的列进行求和） - 打印部分求和结果：
print(partial_sum)
部分求和的优势在于可以针对特定的列进行求和，而不需要对整个数据集进行操作，从而提高计算效率。
部分求和的应用场景包括：
- 数据分析：在数据分析过程中，经常需要对特定的列进行求和，以获取某些指标的总和。
- 财务管理：在财务管理中，可以使用部分求和来计算特定账户或项目的总额。
- 销售统计：在销售统计中，可以使用部分求和来计算某个地区或产品类别的销售总额。
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1回答
我有一个用逗号分隔的csv文件，每行有215列。文件非常大，我使用pandas dataframe pd.read_csv()和块来读取数据。文件中的一行有214列，而不是215列，但dataframe读取数据时将NaN应用于最后一列。 有没有办法在pandas dataframe中标识此行，因为我更喜欢dataframe而不是csv_reader。 注意:最后一列也可以为null，因此按等于null的最后一列过滤数据帧将不起作用
浏览 19提问于2020-09-30得票数 0
1回答
背景 我有一个针对不同时间段(列)的大约200个国家(行)的数据集。此数据集的Pandas数据帧如下： data = {'Country': ['Afghanistan', 'Albania', 'Algeria', 'Andorra', 'Angola'],
'1958-1962': [0, 0, 0, 0, 0],
'2008-2012': [0.0, 0.0, 8.425, 0.0, 0.0],
'201
浏览 16提问于2020-06-12得票数 0
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1回答
我正在数据中的两列之间做交叉列表。下面是列中的一个示例：
column_1 column_2
A -8
B 95
A -93
D 11
C -62
D -14
A -55
C 66
B 76
D -49
我正在寻找一个代码，它返回A、B、C和D的小计。例如，对于A，小计将是-156 (-8-93-55 = -156)。
我试着用panda
浏览 1提问于2021-11-29得票数 0
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我是Python的新手，正在和Pandas打交道。更具体地说，我在数据框中有一列(感觉分数)，它由多个单词组成，如下所示： *Treatment* *Sensory scores*
A soft, short
B soft, tender
C short, tender 现在我想在数据框中添加额外的列“soft”、“short”和“tender”，这样就可以像这样提取和量化各个分数： *Treatment* *Sensory scores* *soft* *short* *tender*
A
浏览 19提问于2021-02-09得票数 1
2回答
我有一个大约360列的Pandas数据框。我希望根据在其余列中有多少列的值大于0的计数，将另一列添加到另一帧中。我的所有列的类型都是浮动64。
如果这是我的原始数据帧
column A column B column C ...............Column Z
0 1.5 6.77 3.33
3.5 4.5 0 0
0 0 0.98 0
.
.
.
2.35 4.32
浏览 23提问于2021-02-26得票数 0
我是Pandas的newby，也许我的问题很简单。我有一个形状为n*3的数据框，我想创建一个新列(第四列)，我将在其中添加其他列的值(column1 + column2 + column3)。
我试过了，尽管我打印了具有正确汇总值的总和，但无法将其保存到新列中。
for index, row in answers.iterrows():
mydf[index, 3] = mydf.iloc[index, 0] + mydf.iloc[index, 1] + mydf.iloc[index, 2]
浏览 3提问于2019-03-07得票数 0
1回答
我在生成数据透视表时遇到了一些问题。我试着用Python做到这一点。现在我有了测试表： 表1 ? 我想做的表看起来像这样： 表2 ? 我写了代码，但仍然有两列，但没有总和。 import pandas as pd
import numpy as np
table = pd.read_excel('test.xlsx',0)
print(table.head())
print(pd.pivot_table(table,values=["A","B","C","D","E",
浏览 23提问于2020-04-07得票数 1
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我有这样的数据。
import pandas as pd
import numpy as np
# Creating a dict of lists
data = {'Name':["Akash", "Geeku", "Pankaj", "Sumitra","Ramlal"],
'Branch':["B.Tech", np.nan, "BCA", "B.Tech", "BCA"],
浏览 4提问于2020-07-09得票数 0
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2回答
为什么Numpy和Pandas中的轴不同？ 示例： 如果我想摆脱Pandas中的列，我可以这样做： df.drop("column", axis = 1, inplace = True) 在这里，我们使用axis =1来删除一列(在DF中垂直放置)。 在Numpy中，如果我想对一个矩阵A进行垂直求和，我会使用： A.sum(axis = 0) 这里我使用了axis = 0。
浏览 12提问于2020-06-25得票数 0
4回答
我有一个包含40列(从0到39列)的DataFrame，我想一次将它们分组四列：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.binomial(1, 0.2, (100, 40)))
new_df["0-3"] = df[0] + df[1] + df[2] + df[3]
new_df["4-7"] = df[4] + df[5] + df[6] + df[7]
...
new_df["36-39"] = df[36] + df[37] + df[38]
浏览 2提问于2015-09-22得票数 1
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1回答
我正在对一个pandas数据帧使用groupby()操作。然后，我尝试对每一行的列求和。但是，在调用sum()时，我一直收到错误消息。 我附上了我的代码如下： bike_use = bike_use.groupby(['road_name', 'count_point_id'])['pedal_cycles', 'two_wheeled_motor_vehicles'].sum(axis = 1) 我得到的错误是： TypeError: sum() got an unexpected keyword argument '
浏览 12提问于2020-12-04得票数 0
2回答
我有一个用pandas导入的文档。列中有时间值，我想知道从8小时到10小时和从10到12小时有多少个值。我不知道从哪里开始。我尝试过(data.loc[(data['Time'] >= 8 & (data['Time'] < 10)]，但是语法不正确。我该怎么做？
TIME
08:04:16
08:04:53
...
10:04:05
...
08:59:21
...
15:56:10
完整的数据如下所示：
浏览 3提问于2020-08-01得票数 3
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Here is the problem 为什么不像好列那样按月求和呢？ 如果你不能查看链接，这里是另一个例子。Bad列= 10 + 20 + 15，而不是每个月的总和，它是所有月份的总和。 月好坏1月10 45 2月20 45 3月15 45 这两个表达式的RDL代码是相同的： 好的列：=SUM(字段！Good.Value)坏的列：=SUM(字段！Bad.Value，"Dataset") 唯一的区别是“好”列在“表达式”>“类别:字段和数据集”中，而“坏”列只是一个数据集。此外，不同列的Textbox属性也不同，因为“坏”列显示为<>而不是字段名称。 某种类
浏览 17提问于2020-06-21得票数 0
2回答
我有一个保存为pandas数据帧的词频矩阵。 1000 Merkwürdig Mindestens Error ... Periode bildet 30 Button
0 0 0 0 0 ... 0 0 0 0
1 0 1 0 2 ... 0 0 0 0
2 0 0 0 0 ...
浏览 29提问于2021-11-17得票数 1
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我的数据库中有两列。列r和列l。我有两行。行302和行303。
对于行302，我有以下数据
---------------------------
| k_id | l | r |
|--------------------------
| 302 | 400 | 0 |
| 303 | 0 | 400 |
---------------------------
我正在尝试运行一条SQL语句来选择行l和l中的合计。
在这种情况下，计算结果必须是：400 - 400 = 0。但是当我运行查询时，我得到的是400而不是0。
有人知道为什
浏览 12提问于2017-07-09得票数 0
1回答
def dailyTimeDistributionFeatures ( dailyCallDistribution_dictionary, missingValue = -999, lowSampleValue = -666, numberOfFeatures = 14, sampleSizeThreshold = 3 ):
featureSelection = {}
for date in dailyCallDistribution_dictionary:
date_timestruct = datetime.datetime.fromtim
浏览 91提问于2013-07-05得票数 1
如果我想找出一个至少有一个零值的pandas数据帧中的所有特性，那么我可以使用以下命令。
df.isin([0]).sum()
这是简单而优雅的。找到具有负值的特征的等价物是什么？
似乎没有简单的方法来找出pandas数据帧中至少有一个负值的所有列。你能帮帮忙吗？在此之前，非常感谢您。
浏览 0提问于2020-10-01得票数 0
假设我有一个数据帧 import numpy
import pandas
ar = numpy.array([[1.2, 2.1, 0, 1.3], [0, 0, 1.2, 1.5], [2.1, 1.3, 0, 5.6], [0, 0, 2.4, 3.7]])
df = pandas.DataFrame(ar, index = ['0', '1', '2', '3'], columns = ['colA', 'colB', 'colC', 'colD'])
浏览 10提问于2021-04-21得票数 1
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1回答
如何计算数据帧中所有行的项总数
、、、、
我尝试计算DataFrame中所有行的项总数。有办法吗？在下面的dataset中，我尝试计算所有列中有多少项，并在末尾添加一个列来显示总数。
例如，对于item 1，它的值为句点2和3，因此计数为2。对于项4，所有列都没有值，因此计数为0。
import pandas as pd
df1 = { 'item':['item1','item2','item3','item4'],
'period1':['','','5555',''
浏览 5提问于2022-03-09得票数 0
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我正在尝试将一个函数应用于滚动窗口。我需要引用数据帧中的多个列来计算函数的输出。下面是我正在尝试做的一些示例代码。
import pandas as pd
import statsmodels.formula.api as smf
d = pd.DataFrame({
'Col1': range(0,10),
'Col2': range(10,20),
'Col3': range(20,30)
})
func = lambda x: smf.ols('Col1 ~ Col2', data=x).
浏览 5提问于2020-06-03得票数 1
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1回答
pandas.Dataframe.groupby(['date','some_category']).agg([np.sum, np.size])为每个sum列生成一个重复的计数。在传递聚合函数列表时，是否可以只输出一个计数列？
a = df_all.groupby(['date','some_category']).sum()
b = df_all.groupby(['date','some_category']).size()
pd.concat([a,b], axis=1)
基本上产生了我想要
浏览 0提问于2020-02-27得票数 0
我有一个包含bool类型列的数据框。我想使用pandas的groupby和agg函数来获取每个id的True值的数量。我已经做过很多次了，但是结果列的类型似乎取决于数据框。下面是一个示例：
import pandas as pd
d = {'id': [1, 1, 2, 3], 'bool': [True, False, False, True]}
df = pd.DataFrame(data=d)
print(df.groupby(['id']).agg({'bool': 'sum'}))
我从这段代码
浏览 0提问于2020-04-03得票数 1
我正在尝试跨Pandas数据帧的列进行求和，当每列中都有NaN时，我得到的结果是sum =0；根据文档，我预期sum =NaN。下面是我得到的信息：
In [136]: df = pd.DataFrame()
In [137]: df['a'] = [1,2,np.nan,3]
In [138]: df['b'] = [4,5,np.nan,6]
In [139]: df
Out[139]:
a b
0 1 4
1 2 5
2 NaN NaN
3 3 6
In [140]: df['total'] =
浏览 0提问于2015-10-31得票数 33
import pandas as pd
df = {'a': [1,1,1], 'b': [2,2,2], 'c': [3,3,3], 'd': [4,4,4], 'e': [5,5,5], 'f': [6,6,6], 'g': [7,7,7]}
df1 = pd.DataFrame(df, columns = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g&#
浏览 11提问于2020-05-23得票数 1
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我想进行数据分割，并打印与其中一列中的某个值匹配的行数。下面是我的代码 import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv("census.csv") census.csv有一列" income“，它有3个值'<=50K‘、'=50K’和'>50K‘，我想打印收入值为'<=50K’的行数。 我试着像下面这样 count = data['income']='<=50K' 不过，这并不起作用。
浏览 25提问于2021-07-06得票数 1
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我有一个包含单词嵌入的pandas数据帧。单词是列名。为了得到句子的最终嵌入，我这样做：
st = ['some','random','text']
a = df[st].sum(axis=1)
当所有术语都出现在数据帧中时，这种方法效果很好。但是，当数据帧中不存在该列时，它会引发一个键错误。目前，我对每一项都进行了循环，并进行了try操作。我想避免循环，在一行中做事情。熊猫有没有提供同样的选择。
浏览 14提问于2019-10-25得票数 1
我有一个包含数据的巨大CVS文件，我需要以非常具体的方式按列总结单元格。
我的DataFrame是：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'country': ['Brazil','Brazil','Brazil','Brazil','Brazil','Brazil','Chile'], 'city': ['Salvador','Salvador','Teresina&#
浏览 1提问于2020-09-26得票数 0
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1回答
我试图找出如何通过在新列上创建百分比和求和来聚合Pandas数据框架中的组。
例如，在下面的数据框架中，我有A、B、C和D列，我想按A中的组进行聚合，而C应该是(频率'1‘除以不缺失值的频率)的一个百分比，而D应该是不缺失值的总和。
例如，对于“foo”组，生成的数据框架应该是
A B C D
foo 1.333 4
我可以在这里和那里做一些单独的部分，但不确定如何编译成一个连贯的脚本：
import pandas
from pandas import DataFrame
import numpy as np
df = DataFrame
浏览 1提问于2015-09-14得票数 4
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1回答
尝试对pandas中特定列的行求和。 具备以下条件： df =
name age gender sales commissions
joe 25 m 100 10
jane 55 f 40 4 想要： df =
name age gender sales commissions
joe 25 m 100 10
jane 55 f 40 4
Total 140 14 我尝试过这个选项，但它
浏览 12提问于2021-05-02得票数 2
回答已采纳
我有一个python脚本，组织有关NHL球员的网站数据。这些值被放入一个数据帧中。我还建立了一个函数，它接受球员的名字和球队名称，以获得球员的总工资排成一列。我希望将球员的名字(F1，F2，F3)从数据帧传递给函数( names )，并将结果存储在我的excel工作表(totalSalary)中。 我尝试过将iloc函数传递给函数，但我感到困惑。 from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import pandas as pd
import colorama
import crayons
import datetime
import xlsx
浏览 10提问于2019-02-03得票数 0
我已经从几个CSV文件创建了一个pandas数据帧。
现在有一些列表示相同的内容。在这个数据框中，我想将这些列分组到一个公共列中。
Now:
0 X Y
1 6
2 7
3 1
4 5
我想要：
0 X
1 6
2 7
3 1
4 5
谢谢。
浏览 1提问于2018-11-06得票数 3
我有一个40,000行的数据集，我希望找到该数据集中特定列的不同值的计数。我知道Excel for Mac不支持数据模型。有没有人找到了通过公式实现这一点的替代方法？谢谢你的帮助。
浏览 3提问于2020-05-18得票数 1
import pandas as pd
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, np.nan]])
np.nanmin(a, axis=0)
array([1., 2.])
我想使用相同的逻辑，但在pandas数据框列上，并将列的每个值与一个整数进行比较。
使用案例：
MC_cond = df['MODEL'].isin(["MC"])
df_lgd_type = df['LGD_TYPE'].isin(["FIXED"])
df_without_lgd_type = ~(df_
浏览 1提问于2020-05-12得票数 1
我有一个简单的问题，我不明白为什么会这样。我正在读取两个矩阵A和B(它们是24*20)，计算它们的减法矩阵并保存它，然后计算MAPE(平均绝对百分比误差)。问题是，当我通过Pandas读取它们并在减法矩阵上应用以下公式时：
我已经为每一列生成了这个公式，如'series'：
0 2.252708
1 1.727362
2 1.928928
3 1.562168
4 2.015080
5 2.760333
6 1.497950
7 1.047574
8 1.078431
9 1.065895
10
浏览 0提问于2019-04-21得票数 0
回答已采纳
假设我有Pandas的季度或月度数据，我想要找到年度总和。最有效的方法是什么？ 例如，假设我有Quarter和Value，我想创建一个新列"YearSum“，它汇总了最近的4个值。 Quarter, Value, YearSum
1, 2, null
2, 2, null
3, 3, null
4, 3, 10
5, 4, 12
6, 4, 14
7, 5, 16
8, 5, 18 我知道我可以通过手动添加总数来做到这一点： df['YearSum'] = df.Value.shift(3) + df.Value.shift(2) + df.Value.shift(1
浏览 12提问于2020-09-22得票数 0
我想根据特定列中的值有条件地对我的DataFrame进行分组。 以下是我正在使用的数据帧的示例： date id height
dd/mm/yyyy 1A 6
dd/mm/yyyy 2A 4
dd/mm/yyyy 1B 5
dd/mm/yyyy 2B 1 我希望能够根据id列值中是否包含"A“或"B”对我的所有观察结果进行分组。我尝试过使用.filter()方法，如下所示： sides = df.groupby("id").filter(lambda group: "A"
浏览 37提问于2019-06-07得票数 0
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2回答
以前行值的总和
、、
如何将以前的行值和当前行值相加到一个新列？我当前的输出：
index,value
0,1
1,2
2,3
3,4
4,5
我的目标输出是：
index,value,sum
0,1,1
1,2,3
2,3,6
3,4,10
4,5,15
我知道用Excel很容易做到这一点，但我正在寻找熊猫的解决方案。
我的代码：
import random, pandas
recordlist=[1,2,3,4,5]
df=pandas.DataFrame(recordlist, columns=["Values"])
浏览 2提问于2017-04-13得票数 5
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3回答
我试着在pandas中按列值分组，但是我没有得到。 示例： Col1 Col2 Col3
A 1 2
B 5 6
A 3 4
C 7 8
A 11 12
B 9 10
-----
result needed grouping by Col1
Col1 Col2 Col3
A 1,3,11 2,4,12
B 5,9 6,10
c 7
浏览 27提问于2020-07-15得票数 0
回答已采纳
我有一个pandas dataframe，它有多个列，其中包含字符串格式的时间戳值。这些值类似于'0D_0H_1M_35S_0MS‘。我想将所有这些列值转换为毫秒 ?
浏览 23提问于2020-12-04得票数 1
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我想判断每一行是否包含一些特定的单词，如价格，键，面积，所以一行包含其中一个单词，on.If列starnum将是1。如果一行包含其中两个单词，则starnum列将是2。我尝试了下面的代码，但得到结果的速度非常慢。数据超过9万行。那么我该如何改进我的代码呢？ import pandas as pd
import numpy as np
io=r'D:/test.xlsx'
data1=pd.read_excel(io,sheet_name=0)
data1['starnum']=0
l=len(data1)
print (l)
if data1['
浏览 45提问于2020-10-26得票数 0
1回答
我正在尝试将正在运行的count添加到pandas df中。
对于Column A中的值，我想要添加'5'，而对于Column B中的值，我要添加'1'。
因此，对于下面的df，我希望能制作出：
A B Total
0 0 0 0
1 0 0 0
2 1 0 5
3 1 1 6
4 1 1 6
5 2 1 11
6 2 2 12
因此，对于Column A中的每一个增量Column A，它在总数中等于'5'。而Column B是'+1'。
我试
浏览 2提问于2018-06-27得票数 1
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我想根据pandas数据帧中的行迭代地添加到Pyomo目标函数中。我已经根据数据帧的大小创建了变量： model.A = Var(range(0,len(arc_decvars)), initialize=0,within=Integers,bounds=(0,5)) 其中arc_decvars是一个列表，其顺序与相应的pandas数据帧系列相同。 我想要做的是创建一个这样的目标函数，但不必在代码中显式地指定索引： model.ObjFcn = ( df.coefficient[0] * model.A[0] * ( 1- df.coefficient[0] * model.A[0]) )
浏览 33提问于2019-05-26得票数 0
回答已采纳
1回答
我需要计算来自传感器的时间数据的信号幅度区域。 我有一个来自CSV的多维Pandas表，显示加速度计数据。还有一个Time列和一个Index列，它们表示一个赫兹频率(每秒从0到24，每25 hz递增1的"Time“列) 它看起来像这样： Time | Index | Accel. X | Accel. Y | Accel. Z
52500.0 | 24.0 | 0.468764 | -0.781274 | 0.687521
52501.0 | 0.0 | 0.375011 | -0.531266 | 0.812525 我需要计算这些数据的信号幅度面积。 我知
浏览 84提问于2021-07-13得票数 0
4回答
有没有办法检查一列是否存在于Pandas DataFrame中？
假设我有以下DataFrame：
>>> import pandas as pd
>>> from random import randint
>>> df = pd.DataFrame({'A': [randint(1, 9) for x in xrange(10)],
'B': [randint(1, 9)*10 for x in xrange(10)],
浏览 3提问于2014-07-22得票数 443
回答已采纳
我有一个包含2维向量作为列的pandas数据框架。我想按其中一列分组，并将向量相加。
我尝试了groupby然后求和，如下面的代码所示，但是输出列是向向量添加维度，而不是将向量相加(类似于使用np.add时)。
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'label': ['A', 'B', 'A'], 'label2' : ['X', 'Y', 'Z'],
'output&#
浏览 0提问于2019-05-16得票数 0
我有以下Pandas数据帧：
Index Name ID1 ID2 ID3
1 A Y Y Y
2 B Y Y
3 B Y
4 C Y
我希望添加一个新列'Multiple‘，以指示在ID1、ID2和ID3列中有多个列中有Y值的那些行。
Index Name ID1 ID2 ID3 Multiple
1 A Y Y Y Y
2 B Y Y Y
浏览 1提问于2019-06-24得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个数据帧，其中的一些值被分到不同的列中
然后我想把它们全部合并，所以结果应该是这样的
我查看了pandas教程，但我找不到类似的东西
可能不是很难，但我的时间不多了
浏览 0提问于2015-07-14得票数 1
请你能帮助我使用这个Excel函数，它可以对列和行中的所有值求和？
我有这些基本数据：
column 100 100 200 300 100 200 300 200 100
Row
A 1 2 5 10 1 3 7 10 12
D 2 3 6 11 2 4 8 11 13
B
浏览 5提问于2013-09-23得票数 1
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