Pandas に特定の列を追加する方法 (例付き)

次のメソッドを使用して、pandas DataFrame 内の特定の列セットの合計を見つけることができます。

方法 1: すべての列の合計を求める

 #find sum of all columns
df[' sum '] = df. sum (axis= 1 )

方法 2: 特定の列の合計を求める

 #specify the columns to sum
cols = [' col1 ', ' col4 ', ' col5 ']

#find sum of columns specified 
df[' sum '] = df[cols]. sum (axis= 1 )

次の例は、次の pandas DataFrame で各メソッドを実際に使用する方法を示しています。

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
0 18 5 11
1 22 7 8
2 19 7 10
3 14 9 6
4 14 12 6
5 11 9 5
6 20 9 9
7 28 4 12

例 1: すべての列の合計を求める

次のコードは、DataFrame のすべての列に行の値を追加する方法を示しています。

 #define new column that contains sum of all columns
df[' sum_stats '] = df. sum (axis= 1 )

#view updated DataFrame
df

	points assists rebounds sum_stats
0 18 5 11 34
1 22 7 8 37
2 19 7 10 36
3 14 9 6 29
4 14 12 6 32
5 11 9 5 25
6 20 9 9 38
7 28 4 12 44

sum_stats列には、すべての列の行値の合計が含まれます。

たとえば、値の計算方法は次のとおりです。

• 行 0 の合計: 18 + 5 + 11 = 34
• 1 行目の合計: 22 + 7 + 8 = 37
• 2 行目の合計: 19 + 7 + 10 = 36

等々。

例 2: 特定の列の合計を求める

次のコードは、DataFrame のすべての列に行の値を追加する方法を示しています。

 #specify the columns to sum
cols = [' points ', ' assists ']

#define new column that contains sum of specific columns
df[' sum_stats '] = df[cols]. sum (axis= 1 )

#view updated DataFrame
df

	points assists rebounds sum_stats
0 18 5 11 23
1 22 7 8 29
2 19 7 10 26
3 14 9 6 23
4 14 12 6 26
5 11 9 5 20
6 20 9 9 29
7 28 4 12 32

sum_stats列には、「points」列と「assists」列の行値の合計が含まれます。

たとえば、値の計算方法は次のとおりです。

• 行 0 の合計: 18 + 5 + 11 = 23
• 1 行目の合計: 22 + 7 = 29
• 2 行目の合計: 19 + 7 = 26

等々。

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。

Pandas で SUMIF 関数を実行する方法
Pandas で GroupBy 合計を実行する方法
Pandas で条件に基づいて列を合計する方法