Jak obliczyć sumę kolumn w pandach

Często możesz być zainteresowany obliczeniem sumy jednej lub większej liczby kolumn w ramce DataFrame pandy. Na szczęście możesz to łatwo zrobić w pandach, używając funkcji sum() .

W tym samouczku przedstawiono kilka przykładów użycia tej funkcji.

Przykład 1: Znajdź sumę pojedynczej kolumny

Załóżmy, że mamy następującą ramkę DataFrame pand:

 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

Sumę kolumny oznaczonej „punkty” możemy znaleźć, korzystając z następującej składni:

 df['points']. sum ()

182

Funkcja sum() również domyślnie wyklucza NA. Na przykład, jeśli znajdziemy sumę kolumny „odbicia”, pierwsza wartość „NaN” zostanie po prostu wykluczona z obliczeń:

 df['rebounds']. sum ()

72.0

Przykład 2: Znajdź sumę wielu kolumn

Sumę wielu kolumn możemy znaleźć, korzystając z następującej składni:

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

rebounds 72.0
points 182.0
dtype:float64

Przykład 3: Znajdź sumę wszystkich kolumn

Sumę wszystkich kolumn możemy również znaleźć, korzystając z następującej składni:

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

rating 853.0
points 182.0
assists 68.0
rebounds 72.0
dtype:float64

W przypadku kolumn, które nie są numeryczne, funkcja sum() po prostu nie obliczy sumy tych kolumn.

Pełną dokumentację funkcji sum() znajdziesz tutaj .