Pandas에서 특정 행을 추가하는 방법(예제 포함)

다음 방법을 사용하여 Pandas DataFrame에서 특정 행의 합계를 찾을 수 있습니다.

방법 1: 인덱스별로 특정 행 추가

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

방법 2: 라벨별로 특정 행 추가

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

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

 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

예시 1: 인덱스별 특정 행 합계

다음 코드는 DataFrame의 각 열에 대해 인덱스 값 0, 1, 4가 있는 행의 값을 추가하는 방법을 보여줍니다.

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

points 68
rebounds 25
assists 27
dtype: int64

결과에서 우리는 다음을 볼 수 있습니다:

• 포인트 열의 인덱스 값이 0, 1, 4인 행의 합은 68 입니다.
• 바운스 열의 인덱스 값이 0, 1, 4인 행의 합은 25 입니다.
• 어시스트 열의 인덱스 값이 0, 1, 4인 행의 합은 27 입니다.

또한 다음 구문을 사용하여 특정 행 범위를 합산할 수 있습니다.

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

points 78
rebounds 22
assists 38
dtype: int64

출력에서 DataFrame의 각 열에 대해 인덱스 값이 0과 4 사이(4는 포함하지 않음)인 행의 합계를 볼 수 있습니다.

예 2: 라벨별로 특정 행 추가

다음 코드는 DataFrame의 각 열에 대해 인덱스 레이블이 “A”, “B”, “E”인 행의 값을 합산하는 방법을 보여줍니다.

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

points 68
rebounds 25
assists 27
dtype: int64

결과에서 우리는 다음을 볼 수 있습니다:

• 포인트 열에 대한 인덱스 값 ‘A’, ‘B’, ‘E’가 있는 행의 합은 68 입니다.
• 바운스 열의 인덱스 값 ‘A’, ‘B’, ‘E’가 있는 행의 합은 25 입니다.
• 어시스트 열의 인덱스 값 ‘A’, ‘B’, ‘E’가 있는 행의 합은 27 입니다.

관련 항목:Pandas에서 loc와 iloc의 차이점

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