<\/p>\n
Vaak bent u wellicht ge\u00efnteresseerd in het berekenen van de som van een of meer kolommen in een Panda DataFrame. Gelukkig kun je dit bij panda’s eenvoudig doen met behulp van de functie sum()<\/a> .<\/span><\/p>\n Deze tutorial toont verschillende voorbeelden van het gebruik van deze functie.<\/span><\/p>\n Stel dat we de volgende panda’s DataFrame hebben:<\/span><\/p>\n We kunnen de som van de kolom met het label \u201cpunten\u201d vinden met behulp van de volgende syntaxis:<\/span><\/p>\n De functie sum() sluit standaard ook NA’s uit. Als we bijvoorbeeld de som van de kolom \u2018rebounds\u2019 vinden, wordt de eerste waarde van \u2018NaN\u2019 eenvoudigweg uitgesloten van de berekening:<\/span><\/p>\n We kunnen de som van meerdere kolommen vinden met behulp van de volgende syntaxis:<\/p>\n Voorbeeld 1: Vind de som van een enkele kolom<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd.DataFrame({'rating': [90, 85, 82, 88, 94, 90, 76, 75, 87, 86],\n 'points': [25, 20, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],\n 'assists': [5, 7, 7, 8, 5, 7, 6, 9, 9, 5],\n 'rebounds': [np.nan, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 10, 10, 7]})\n\n#view DataFrame<\/span> \ndf\n\n\trating points assists rebounds\n0 90 25 5 NaN\n1 85 20 7 8\n2 82 14 7 10\n3 88 16 8 6\n4 94 27 5 6\n5 90 20 7 9\n6 76 12 6 6\n7 75 15 9 10\n8 87 14 9 10\n9 86 19 5 7\n<\/strong><\/pre>\n df['points']. sum<\/span> ()\n\n182<\/strong><\/pre>\n df['rebounds']. sum<\/span> ()\n\n72.0<\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 2: Vind de som van meerdere kolommen<\/strong><\/span><\/h3>\n
#find sum of points and rebounds columns<\/span>\ndf[['rebounds', 'points']]. sum<\/span> ()\n\nrebounds 72.0\npoints 182.0\ndtype:float64\n<\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 3: Vind de som van alle kolommen<\/strong><\/span><\/h3>\n