Pandasで列の合計を計算する方法

多くの場合、pandas DataFrame 内の 1 つ以上の列の合計を計算することに興味があるかもしれません。幸いなことに、パンダではsum()関数を使用してこれを簡単に行うことができます。

このチュートリアルでは、この関数の使用例をいくつか示します。

例 1: 単一列の合計を求める

次のパンダ データフレームがあるとします。

 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

次の構文を使用して、「ポイント」というラベルの付いた列の合計を見つけることができます。

 df['points']. sum ()

182

sum() 関数はデフォルトで NA も除外します。たとえば、「リバウンド」列の合計を求める場合、「NaN」の最初の値は単純に計算から除外されます。

 df['rebounds']. sum ()

72.0

例 2: 複数の列の合計を求める

次の構文を使用して、複数の列の合計を見つけることができます。

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

rebounds 72.0
points 182.0
dtype:float64

例 3: すべての列の合計を求める

次の構文を使用して、すべての列の合計を見つけることもできます。

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

rating 853.0
points 182.0
assists 68.0
rebounds 72.0
dtype:float64

数値ではない列の場合、 sum() 関数は単にそれらの列の合計を計算しません。

sum() 関数の完全なドキュメントはここで見つけることができます。