如何计算 pandas 中的列总和

通常，您可能对计算 pandas DataFrame 中一列或多列的总和感兴趣。幸运的是，您可以使用sum()函数在 pandas 中轻松完成此操作。

本教程展示了使用此功能的几个示例。

示例 1：求单列的总和

假设我们有以下 pandas DataFrame：

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
df = pd.DataFrame({'rating': [90, 85, 82, 88, 94, 90, 76, 75, 87, 86],
                   'points': [25, 20, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],
                   'assists': [5, 7, 7, 8, 5, 7, 6, 9, 9, 5],
                   'rebounds': [np.nan, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 10, 10, 7]})

#view DataFrame 
df

	rating points assists rebounds
0 90 25 5 NaN
1 85 20 7 8
2 82 14 7 10
3 88 16 8 6
4 94 27 5 6
5 90 20 7 9
6 76 12 6 6
7 75 15 9 10
8 87 14 9 10
9 86 19 5 7

我们可以使用以下语法找到标记为“points”的列的总和：

 df['points']. sum ()

182

sum() 函数默认也会排除 NA。例如，如果我们找到“篮板”列的总和，则第一个值“NaN”将被排除在计算之外：

 df['rebounds']. sum ()

72.0

示例 2：求多列的总和

我们可以使用以下语法求多列的总和：

 #find sum of points and rebounds columns
df[['rebounds', 'points']]. sum ()

rebounds 72.0
points 182.0
dtype:float64

示例 3：求所有列的总和

我们还可以使用以下语法查找所有列的总和：

 #find sum of all columns in DataFrame
df. sum ()

rating 853.0
points 182.0
assists 68.0
rebounds 72.0
dtype:float64

对于非数字列，sum() 函数根本不会计算这些列的总和。

您可以在此处找到 sum() 函数的完整文档。