Làm cách nào để bạn tính tổng tất cả các giá trị trong Khung dữ liệu Pandas?

Để tính tổng tất cả các hàng của DataFrame, hãy sử dụng hàm sum[] và đặt giá trị trục là 1. Trục giá trị 1 sẽ thêm các giá trị hàng

Lúc đầu, chúng ta hãy tạo một DataFrame. Chúng tôi có các cột Chứng khoán Mở và Đóng trong đó

dataFrame = pd.DataFrame[{"Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],"Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]}]

Tìm tổng giá trị hàng. Trục được đặt 1 để thêm giá trị hàng

dataFrame = dataFrame.sum[axis = 1]

Ví dụ

Sau đây là mã hoàn chỉnh

import pandas as pd

dataFrame = pd.DataFrame[{"Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],"Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]}]

print"DataFrame...\n",dataFrame

# finding sum of row values
# axis is set 1 to add row values
dataFrame = dataFrame.sum[axis = 1]
print"\nSumming rows...\n",dataFrame

đầu ra

Điều này sẽ tạo ra đầu ra sau

DataFrame...
   Closing_Stock   Opening_Stock
0          200             300
1          500             700
2         1000            1200
3          900            1500

Summing rows...
0      500
1     1200
2     2200
3     2400
dtype: int64

Để lấy tổng hoặc tổng của một cột, hãy sử dụng phương thức

import pandas as pd
studentdetails = {
       "studentname":["Ram","Sam","Scott","Ann","John"],
       "math" :[80,90,85,70,95],
       "science" :[85,95,80,90,75],
       "english" :[90,85,80,70,95]
              }
index_labels=['r1','r2','r3','r4','r5']
df = pd.DataFrame[studentdetails ,index=index_labels]
print[df]

4 và để thêm kết quả của tổng dưới dạng một hàng vào Khung dữ liệu, hãy sử dụng các phương thức

import pandas as pd
studentdetails = {
       "studentname":["Ram","Sam","Scott","Ann","John"],
       "math" :[80,90,85,70,95],
       "science" :[85,95,80,90,75],
       "english" :[90,85,80,70,95]
              }
index_labels=['r1','r2','r3','r4','r5']
df = pd.DataFrame[studentdetails ,index=index_labels]
print[df]

5,

import pandas as pd
studentdetails = {
       "studentname":["Ram","Sam","Scott","Ann","John"],
       "math" :[80,90,85,70,95],
       "science" :[85,95,80,90,75],
       "english" :[90,85,80,70,95]
              }
index_labels=['r1','r2','r3','r4','r5']
df = pd.DataFrame[studentdetails ,index=index_labels]
print[df]

6,

import pandas as pd
studentdetails = {
       "studentname":["Ram","Sam","Scott","Ann","John"],
       "math" :[80,90,85,70,95],
       "science" :[85,95,80,90,75],
       "english" :[90,85,80,70,95]
              }
index_labels=['r1','r2','r3','r4','r5']
df = pd.DataFrame[studentdetails ,index=index_labels]
print[df]

7 và

import pandas as pd
studentdetails = {
       "studentname":["Ram","Sam","Scott","Ann","John"],
       "math" :[80,90,85,70,95],
       "science" :[85,95,80,90,75],
       "english" :[90,85,80,70,95]
              }
index_labels=['r1','r2','r3','r4','r5']
df = pd.DataFrame[studentdetails ,index=index_labels]
print[df]

8. Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích cách lấy tổng/tổng ​​cho một cột nhất định với các ví dụ

1. Ví dụ nhanh về Tổng số cột

Nếu bạn đang vội, dưới đây là một số ví dụ nhanh về cách lấy tổng số DataFrame của gấu trúc theo một cột nhất định hoặc tất cả

# Below are quick example

# Use DataFrame.sum[] method
df2 = df['math'].sum[]

# Using DataFrame.sum[] method 
df2 = sum[df['math']]

# Use DataFrame.loc[] and pandas.Series[] to get total of columns
df.loc['Total'] = pd.Series[df['math'].sum[], index = ['math']]

# Get total of columns using DataFrame.loc[] method
df.loc['Total'] = df["math"].sum[]

# Use DataFrame.loc[] & DataFrame.sum[] Method
df.loc["Total", "math"] = df.math.sum[]

# Use DataFrame.at[] method to get total of columns
df.at['Total', "math"] = df["math"].sum[]

# Use DataFrame.append[] method
df2 = df.append[pd.DataFrame[df.math.sum[], index = ["Total"], columns=[ "math"]]]
print[df2]

Bây giờ, hãy tạo một DataFrame với một vài hàng và cột, thực hiện các ví dụ này và xác thực kết quả. Khung dữ liệu của chúng tôi chứa các tên cột 

import pandas as pd
studentdetails = {
       "studentname":["Ram","Sam","Scott","Ann","John"],
       "math" :[80,90,85,70,95],
       "science" :[85,95,80,90,75],
       "english" :[90,85,80,70,95]
              }
index_labels=['r1','r2','r3','r4','r5']
df = pd.DataFrame[studentdetails ,index=index_labels]
print[df]

9, 

dataFrame = dataFrame.sum[axis = 1]

10, 

dataFrame = dataFrame.sum[axis = 1]

11 và 

dataFrame = dataFrame.sum[axis = 1]

12

import pandas as pd
studentdetails = {
       "studentname":["Ram","Sam","Scott","Ann","John"],
       "math" :[80,90,85,70,95],
       "science" :[85,95,80,90,75],
       "english" :[90,85,80,70,95]
              }
index_labels=['r1','r2','r3','r4','r5']
df = pd.DataFrame[studentdetails ,index=index_labels]
print[df]

Sản lượng dưới sản lượng

dataFrame = dataFrame.sum[axis = 1]

1

2. Sử dụng Khung dữ liệu. phương pháp tổng []

Sử dụng phương pháp

dataFrame = dataFrame.sum[axis = 1]

13 để tính tổng/tổng ​​của một cột. Ví dụ dưới đây lấy tổng của cột

dataFrame = dataFrame.sum[axis = 1]

10. Ngoài ra, bạn cũng có thể sử dụng phương thức sum[] lấy đối tượng Series làm đối số

dataFrame = dataFrame.sum[axis = 1]

8

3. sử dụng gấu trúc. Series[] để lấy tổng số cột

Sử dụng

import pandas as pd
studentdetails = {
       "studentname":["Ram","Sam","Scott","Ann","John"],
       "math" :[80,90,85,70,95],
       "science" :[85,95,80,90,75],
       "english" :[90,85,80,70,95]
              }
index_labels=['r1','r2','r3','r4','r5']
df = pd.DataFrame[studentdetails ,index=index_labels]
print[df]

8 để tạo một hàng tổng ở cuối DataFrame. Chỉ mục phải được đặt giống như cột cụ thể mà bạn cần tính tổng

import pandas as pd

dataFrame = pd.DataFrame[{"Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],"Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]}]

print"DataFrame...\n",dataFrame

# finding sum of row values
# axis is set 1 to add row values
dataFrame = dataFrame.sum[axis = 1]
print"\nSumming rows...\n",dataFrame

0

Sản lượng dưới sản lượng

import pandas as pd

dataFrame = pd.DataFrame[{"Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],"Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]}]

print"DataFrame...\n",dataFrame

# finding sum of row values
# axis is set 1 to add row values
dataFrame = dataFrame.sum[axis = 1]
print"\nSumming rows...\n",dataFrame

1

4. Nhận tổng số cột bằng cách sử dụng chuỗi. phương pháp tổng []

Loạt. sum[] cho bạn tổng của một cột. Điều này tương đương với phương pháp 

dataFrame = dataFrame.sum[axis = 1]

16. Bạn có thể chỉ định tổng của một cột cho DataFrame để tạo một hàng. Lưu ý rằng theo cách này, nó tạo ra cùng một giá trị cho mỗi cột. Ví dụ tiếp theo giải quyết vấn đề này

import pandas as pd

dataFrame = pd.DataFrame[{"Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],"Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]}]

print"DataFrame...\n",dataFrame

# finding sum of row values
# axis is set 1 to add row values
dataFrame = dataFrame.sum[axis = 1]
print"\nSumming rows...\n",dataFrame

3

Sản lượng dưới sản lượng

import pandas as pd

dataFrame = pd.DataFrame[{"Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],"Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]}]

print"DataFrame...\n",dataFrame

# finding sum of row values
# axis is set 1 to add row values
dataFrame = dataFrame.sum[axis = 1]
print"\nSumming rows...\n",dataFrame

4

5. Sử dụng Khung dữ liệu. loc[] & Khung dữ liệu. phương thức tổng []

Bạn có thể sử dụng phương pháp

dataFrame = dataFrame.sum[axis = 1]

17 và

dataFrame = dataFrame.sum[axis = 1]

13 để khắc phục vấn đề trên. Trong cột này, chỉ có cột bạn nhận được tổng có tổng giá trị và cột khác sẽ có giá trị NaN

import pandas as pd

dataFrame = pd.DataFrame[{"Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],"Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]}]

print"DataFrame...\n",dataFrame

# finding sum of row values
# axis is set 1 to add row values
dataFrame = dataFrame.sum[axis = 1]
print"\nSumming rows...\n",dataFrame

7

Sản lượng dưới sản lượng

import pandas as pd

dataFrame = pd.DataFrame[{"Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],"Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]}]

print"DataFrame...\n",dataFrame

# finding sum of row values
# axis is set 1 to add row values
dataFrame = dataFrame.sum[axis = 1]
print"\nSumming rows...\n",dataFrame

8

6. Sử dụng Khung dữ liệu. at[] Phương pháp lấy tổng số cột

Ngoài ra, bạn cũng có thể sử dụng

dataFrame = dataFrame.sum[axis = 1]

19, Điều này cho kết quả tương tự như trên

import pandas as pd
studentdetails = {
       "studentname":["Ram","Sam","Scott","Ann","John"],
       "math" :[80,90,85,70,95],
       "science" :[85,95,80,90,75],
       "english" :[90,85,80,70,95]
              }
index_labels=['r1','r2','r3','r4','r5']
df = pd.DataFrame[studentdetails ,index=index_labels]
print[df]

0

Mang lại sản lượng tương tự như trên

7. Sử dụng Khung dữ liệu. phương thức chắp thêm []

Bạn cũng có thể sử dụng phương thức

dataFrame = dataFrame.sum[axis = 1]

80 để lấy tổng số cột pandas được thêm vào DataFrame

import pandas as pd
studentdetails = {
       "studentname":["Ram","Sam","Scott","Ann","John"],
       "math" :[80,90,85,70,95],
       "science" :[85,95,80,90,75],
       "english" :[90,85,80,70,95]
              }
index_labels=['r1','r2','r3','r4','r5']
df = pd.DataFrame[studentdetails ,index=index_labels]
print[df]

1

Sản lượng dưới sản lượng

import pandas as pd
studentdetails = {
       "studentname":["Ram","Sam","Scott","Ann","John"],
       "math" :[80,90,85,70,95],
       "science" :[85,95,80,90,75],
       "english" :[90,85,80,70,95]
              }
index_labels=['r1','r2','r3','r4','r5']
df = pd.DataFrame[studentdetails ,index=index_labels]
print[df]

2

8. Hoàn thành ví dụ để lấy tổng số cột

import pandas as pd
studentdetails = {
       "studentname":["Ram","Sam","Scott","Ann","John"],
       "math" :[80,90,85,70,95],
       "science" :[85,95,80,90,75],
       "english" :[90,85,80,70,95]
              }
index_labels=['r1','r2','r3','r4','r5']
df = pd.DataFrame[studentdetails ,index=index_labels]
print[df]

3

Phần kết luận

Trong bài viết này, bạn đã học cách lấy tổng của cột bằng cách sử dụng ________ 113, ________ 117, ______ 119, ________ 180 và

import pandas as pd
studentdetails = {
       "studentname":["Ram","Sam","Scott","Ann","John"],
       "math" :[80,90,85,70,95],
       "science" :[85,95,80,90,75],
       "english" :[90,85,80,70,95]
              }
index_labels=['r1','r2','r3','r4','r5']
df = pd.DataFrame[studentdetails ,index=index_labels]
print[df]

8 cho tất cả hoặc cột đã cho với các ví dụ