Pandas dataframe の行の合計を見つける方法
多くの場合、pandas DataFrame 内の 1 つ以上の行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(axis=1)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、次の DataFrame でこの関数を使用する例をいくつか示します。
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': [8, np.nan, 10, 6, 6, 9, 6, 10, 10, 7]}) #view DataFrame df rating points assists rebounds 0 90 25 5 8.0 1 85 20 7 NaN 2 82 14 7 10.0 3 88 16 8 6.0 4 94 27 5 6.0 5 90 20 7 9.0 6 76 12 6 6.0 7 75 15 9 10.0 8 87 14 9 10.0 9 86 19 5 7.07
例 1: 各行の合計を求める
次の構文を使用して、DataFrame の各行の合計を見つけることができます。
df. sum (axis=1)
0 128.0
1,112.0
2,113.0
3 118.0
4,132.0
5,126.0
6 100.0
7 109.0
8 120.0
9 117.0
dtype:float64
出力からは次のことがわかります。
- 最初の行の値の合計は128です。
- 2 行目の値の合計は112です。
- 3 行目の値の合計は113です。
等々。
例 2: 行の合計を新しい列に配置する
次のコードを使用して、行の合計を保持する列を DataFrame に追加できます。
#define new DataFrame column 'row_sum' as the sum of each row df['row_sum'] = df. sum (axis=1) #view DataFrame df rating points assists rebounds row_sum 0 90 25 5 8.0 128.0 1 85 20 7 NaN 112.0 2 82 14 7 10.0 113.0 3 88 16 8 6.0 118.0 4 94 27 5 6.0 132.0 5 90 20 7 9.0 126.0 6 76 12 6 6.0 100.0 7 75 15 9 10.0 109.0 8 87 14 9 10.0 120.0 9 86 19 5 7.0 117.0
例 3: 特定の列の短いリストの行の合計を求める
次のコードを使用して、特定の列の短いリストの行の合計を見つけることができます。
#define new DataFrame column as sum of points and assists columns df['sum_pa'] = df['points'] + df['assists'] #view DataFrame df rating points assists rebounds sum_pa 0 90 25 5 8.0 30 1 85 20 7 NaN 27 2 82 14 7 10.0 21 3 88 16 8 6.0 24 4 94 27 5 6.0 32 5 90 20 7 9.0 27 6 76 12 6 6.0 18 7 75 15 9 10.0 24 8 87 14 9 10.0 23 9 86 19 5 7.0 24
例 4: 特定の列の長いリストの行の合計を求める
次のコードを使用して、特定の列の長いリストの行の合計を見つけることができます。
#define col_list as a list of all DataFrame column names col_list=list(df) #remove the column 'rating' from the list col_list.remove('rating') #define new DataFrame column as sum of rows in col_list df['new_sum'] = df[col_list]. sum (axis=1) #view DataFrame df rating points assists rebounds new_sum 0 90 25 5 8.0 38.0 1 85 20 7 NaN 27.0 2 82 14 7 10.0 31.0 3 88 16 8 6.0 30.0 4 94 27 5 6.0 38.0 5 90 20 7 9.0 36.0 6 76 12 6 6.0 24.0 7 75 15 9 10.0 34.0 8 87 14 9 10.0 33.0 9 86 19 5 7.0 31.0
pandas 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。