Pandas에서 열의 합계를 계산하는 방법

종종 Pandas DataFrame에 있는 하나 이상의 열 합계를 계산하는 데 관심이 있을 수 있습니다. 다행히도 pandas에서는 sum() 함수를 사용하여 이 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 이 기능을 사용하는 몇 가지 예를 보여줍니다.

예 1: 단일 열의 합계 찾기

다음과 같은 팬더 DataFrame이 있다고 가정합니다.

 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

다음 구문을 사용하여 “points”라는 열의 합계를 찾을 수 있습니다.

 df['points']. sum ()

182

sum() 함수는 기본적으로 NA도 제외합니다. 예를 들어, “리바운드” 열의 합계를 찾으면 “NaN”의 첫 번째 값은 계산에서 제외됩니다.

 df['rebounds']. sum ()

72.0

예 2: 여러 열의 합계 찾기

다음 구문을 사용하여 여러 열의 합계를 찾을 수 있습니다.

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

rebounds 72.0
points 182.0
dtype:float64

예시 3: 모든 열의 합계 찾기

다음 구문을 사용하여 모든 열의 합계를 찾을 수도 있습니다.

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

rating 853.0
points 182.0
assists 68.0
rebounds 72.0
dtype:float64

숫자가 아닌 열의 경우 sum() 함수는 해당 열의 합계를 계산하지 않습니다.

sum() 함수에 대한 전체 문서는 여기에서 찾을 수 있습니다.