So berechnen sie die summe der spalten in pandas

Oftmals könnte es für Sie von Interesse sein, die Summe einer oder mehrerer Spalten in einem Pandas-DataFrame zu berechnen. Glücklicherweise können Sie dies in Pandas einfach mit der Funktion sum() tun.

Dieses Tutorial zeigt mehrere Beispiele für die Verwendung dieser Funktion.

Beispiel 1: Ermitteln Sie die Summe einer einzelnen Spalte

Angenommen, wir haben den folgenden 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

Mit der folgenden Syntax können wir die Summe der Spalte mit der Bezeichnung „Punkte“ ermitteln:

 df['points']. sum ()

182

Die Funktion sum() schließt standardmäßig auch NAs aus. Wenn wir beispielsweise die Summe der Spalte „Rebounds“ ermitteln, wird der erste Wert von „NaN“ einfach aus der Berechnung ausgeschlossen:

 df['rebounds']. sum ()

72.0

Beispiel 2: Ermitteln Sie die Summe mehrerer Spalten

Mit der folgenden Syntax können wir die Summe mehrerer Spalten ermitteln:

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

rebounds 72.0
points 182.0
dtype:float64

Beispiel 3: Ermitteln Sie die Summe aller Spalten

Wir können die Summe aller Spalten auch mit der folgenden Syntax ermitteln:

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

rating 853.0
points 182.0
assists 68.0
rebounds 72.0
dtype:float64

Bei Spalten, die nicht numerisch sind, berechnet die Funktion sum() einfach nicht die Summe dieser Spalten.

Die vollständige Dokumentation der sum()-Funktion finden Sie hier .