Come aggiungere righe specifiche in panda (con esempi)

È possibile utilizzare i seguenti metodi per trovare la somma di righe specifiche in un DataFrame panda:

Metodo 1: aggiungi righe specifiche per indice

 #sum rows in index positions 0, 1, and 4
df. iloc [[0, 1, 4]]. sum ()

Metodo 2: aggiungi righe specifiche per etichetta

 #sum rows with index labels 'A', 'B', and 'E'
df. loc [['A', 'B', 'E']]. sum () 

I seguenti esempi mostrano come utilizzare ciascun metodo nella pratica con i seguenti DataFrame panda:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [28, 17, 19, 14, 23, 26, 5],
                   ' rebounds ': [5, 6, 4, 7, 14, 12, 9],
                   ' assists ': [10, 13, 7, 8, 4, 5, 8]})

#set indexes
df = df. set_index ([pd. Index (['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'])])

#view DataFrame
print (df)

   points rebound assists
A 28 5 10
B 17 6 13
C 19 4 7
D 14 7 8
E 23 14 4
F 26 12 5
G 5 9 8

Esempio 1: somma di righe specifiche per indice

Il codice seguente mostra come aggiungere i valori delle righe con valori di indice 0, 1 e 4 per ciascuna colonna nel DataFrame:

 #sum rows in index positions 0, 1, and 4
df. iloc [[0, 1, 4]]. sum ()

points 68
rebounds 25
assists 27
dtype: int64

Dal risultato possiamo vedere:

• La somma delle righe con valori di indice 0, 1 e 4 per la colonna punto è 68 .
• La somma delle righe con valori di indice 0, 1 e 4 per la colonna dei rimbalzi è 25 .
• La somma delle righe con valori di indice 0, 1 e 4 per la colonna degli assist è 27 .

Tieni inoltre presente che puoi sommare un intervallo specifico di righe utilizzando la seguente sintassi:

 #sum rows in index positions between 0 and 4
df. iloc [0:4]. sum ()

points 78
rebounds 22
assists 38
dtype: int64

Dall’output, possiamo vedere la somma delle righe con valori di indice compresi tra 0 e 4 (senza contare 4) per ciascuna delle colonne nel DataFrame.

Esempio 2: aggiungi righe specifiche per etichetta

Il codice seguente mostra come sommare i valori delle righe con le etichette di indice “A”, “B” ed “E” per ogni colonna nel DataFrame:

 #sum rows with index labels 'A', 'B', and 'E'
df. loc [['A', 'B', 'E']]. sum ()

points 68
rebounds 25
assists 27
dtype: int64

Dal risultato possiamo vedere:

• La somma delle righe con valori di indice ‘A’, ‘B’ ed ‘E’ per la colonna punto è 68 .
• La somma delle righe con valori di indice ‘A’, ‘B’ ed ‘E’ per la colonna dei rimbalzi è 25 .
• La somma delle righe con valori di indice ‘A’, ‘B’ ed ‘E’ per la colonna degli assist è 27 .

Correlati: la differenza tra loc e iloc su Pandas

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:

Come eseguire una funzione SOMMA.SE in Pandas
Come eseguire una somma GroupBy in Pandas
Come sommare le colonne in base a una condizione in Pandas