วิธีเพิ่มแถวเฉพาะใน pandas (พร้อมตัวอย่าง)


คุณสามารถใช้วิธีการต่อไปนี้เพื่อค้นหาผลรวมของแถวที่ระบุใน DataFrame ของแพนด้า:

วิธีที่ 1: เพิ่มแถวที่ระบุตามดัชนี

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

วิธีที่ 2: เพิ่มแถวที่ต้องการตามป้ายกำกับ

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

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้แต่ละวิธีในทางปฏิบัติกับ Pandas DataFrame ต่อไปนี้:

 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

ตัวอย่างที่ 1: ผลรวมของแถวที่ระบุตามดัชนี

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการเพิ่มค่าของแถวที่มีค่าดัชนี 0, 1 และ 4 สำหรับแต่ละคอลัมน์ใน DataFrame:

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

points 68
rebounds 25
assists 27
dtype: int64

จากผลลัพธ์เราจะเห็นได้ว่า:

  • ผลรวมของแถวที่มีค่าดัชนี 0, 1 และ 4 สำหรับคอลัมน์ จุด คือ 68 .
  • ผลรวมของแถวที่มีค่าดัชนี 0, 1 และ 4 สำหรับคอลัมน์ ตีกลับ คือ 25
  • ผลรวมของแถวที่มีค่าดัชนี 0, 1 และ 4 สำหรับคอลัมน์ ช่วยเหลือ คือ 27 .

โปรดทราบว่าคุณสามารถรวมช่วงของแถวที่ต้องการได้โดยใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้:

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

points 78
rebounds 22
assists 38
dtype: int64

จากผลลัพธ์เราจะเห็นผลรวมของแถวที่มีค่าดัชนีระหว่าง 0 ถึง 4 (ไม่นับ 4) สำหรับแต่ละคอลัมน์ใน DataFrame

ตัวอย่างที่ 2: เพิ่มแถวที่ต้องการด้วยป้ายกำกับ

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีรวมค่าของแถวที่มีป้ายกำกับดัชนี “A”, “B” และ “E” สำหรับแต่ละคอลัมน์ใน DataFrame:

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

points 68
rebounds 25
assists 27
dtype: int64

จากผลลัพธ์เราจะเห็นได้ว่า:

  • ผลรวมของแถวที่มีค่าดัชนี ‘A’, ‘B’ และ ‘E’ สำหรับคอลัมน์ จุด คือ 68 .
  • ผลรวมของแถวที่มีค่าดัชนี ‘A’, ‘B’ และ ‘E’ สำหรับคอลัมน์ ตีกลับ คือ 25
  • ผลรวมของแถวที่มีค่าดัชนี ‘A’, ‘B’ และ ‘E’ สำหรับคอลัมน์ ช่วยเหลือ คือ 27 .

ที่เกี่ยวข้อง: ความแตกต่างระหว่าง loc และ iloc ที่ Pandas

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทั่วไปอื่น ๆ ในแพนด้า:

วิธีเรียกใช้ฟังก์ชัน SUMIF ใน Pandas
วิธีดำเนินการผลรวม GroupBy ใน Pandas
วิธีรวมคอลัมน์ตามเงื่อนไขใน Pandas

เพิ่มความคิดเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *