Pandas dataframe တွင် အတန်းပေါင်းကို မည်သို့ရှာရမည်နည်း။

ပန်ဒါ DataFrame တွင် တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော အတန်းများ၏ ပေါင်းလဒ်ကို မကြာခဏ သင်စိတ်ဝင်စားပေမည်။ ကံကောင်းထောက်မစွာ၊ သင်သည် sum(axis=1) လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ ပန်ဒါများတွင် အလွယ်တကူ ပြုလုပ်နိုင်သည်။

ဤသင်ခန်းစာတွင် အောက်ပါ DataFrame တွင် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုခြင်း၏ ဥပမာများစွာကို ပြသသည် ။

 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

ဥပမာ 1- အတန်းတစ်ခုစီ၏ပေါင်းလဒ်ကိုရှာပါ။

အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြု၍ DataFrame ၏အတန်းတစ်ခုစီ၏ပေါင်းလဒ်ကိုကျွန်ုပ်တို့ရှာဖွေနိုင်သည်-

 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

အထွက်သည် ကျွန်ုပ်တို့အား ပြောပြသည်-

• ပထမတန်းရှိ တန်ဖိုးများ၏ ပေါင်းလဒ်သည် 128 ဖြစ်သည်။
• ဒုတိယတန်းရှိ တန်ဖိုးများ၏ ပေါင်းလဒ်သည် 112 ဖြစ်သည်။
• တတိယအတန်းရှိ တန်ဖိုးများ၏ ပေါင်းလဒ်သည် 113 ဖြစ်သည်။

နောက် … ပြီးတော့။

ဥပမာ 2- အတန်းပေါင်းများကို ကော်လံအသစ်တွင် ထည့်ပါ။

အတန်းပေါင်းများကို ထိန်းထားရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ DataFrame တွင် ကော်လံတစ်ခုထည့်ရန် အောက်ပါကုဒ်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

 #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

ဥပမာ 3- သီးခြားကော်လံများစာရင်းတိုအတွက် အတန်းပေါင်းများကို ရှာပါ။

သတ်မှတ်ထားသော ကော်လံတိုများစာရင်းအတွက် အတန်းပေါင်းစုကို ရှာဖွေရန် အောက်ပါကုဒ်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #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

ဥပမာ 4- သီးခြားကော်လံများစာရင်းရှည်အတွက် အတန်းပေါင်းများကို ရှာပါ။

ရှည်လျားသော သီးခြားကော်လံများစာရင်းအတွက် အတန်းပေါင်းစုကို ရှာဖွေရန် အောက်ပါကုဒ်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #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() function ၏ စာရွက်စာတမ်းအပြည့်အစုံကို ဤနေရာတွင် ရှာတွေ့နိုင်ပါသည်။