Pandas에서 특정 열을 추가하는 방법(예제 포함)

다음 방법을 사용하여 Pandas DataFrame에서 특정 열 집합의 합계를 찾을 수 있습니다.

방법 1: 모든 열의 합계 찾기

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

방법 2: 특정 열의 합계 찾기

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

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

다음 예에서는 다음 pandas DataFrame에서 실제로 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 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

예시 1: 모든 열의 합계 찾기

다음 코드는 DataFrame의 모든 열에 행 값을 추가하는 방법을 보여줍니다.

 #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 열에는 모든 열의 행 값의 합계가 포함됩니다.

예를 들어 값이 계산되는 방법은 다음과 같습니다.

• 0행의 합: 18 + 5 + 11 = 34
• 1행의 합: 22 + 7 + 8 = 37
• 2행의 합: 19 + 7 + 10 = 36

등등.

예시 2: 특정 열의 합계 찾기

다음 코드는 DataFrame의 모든 열에 행 값을 추가하는 방법을 보여줍니다.

 #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 열에는 “포인트” 및 “지원” 열의 행 값의 합계가 포함됩니다.

예를 들어 값이 계산되는 방법은 다음과 같습니다.

• 0행의 합: 18 + 5 + 11 = 23
• 1행의 합: 22 + 7 = 29
• 2행의 합: 19 + 7 = 26

등등.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas에서 SUMIF 함수를 실행하는 방법
Pandas에서 GroupBy 합계를 수행하는 방법
Pandas의 조건에 따라 열을 합산하는 방법