Toplam Pandalar sütununu alın


112

Hedef

Aşağıda gösterildiği gibi, birden çok sütun içeren bir Pandas veri çerçevem ​​var ve toplam sütununu almak istiyorum MyColumn.


Veri Çerçevesi -df:

print df

           X           MyColumn  Y              Z   
0          A           84        13.0           69.0   
1          B           76         77.0          127.0   
2          C           28         69.0           16.0   
3          D           28         28.0           31.0   
4          E           19         20.0           85.0   
5          F           84        193.0           70.0   

Benim girişimim :

Ben kullanarak sütunun toplamını bulmaya çalışmışlardır groupbyve .sum():

Total = df.groupby['MyColumn'].sum()

print Total

Bu, aşağıdaki hataya neden olur:

TypeError: 'instancemethod' object has no attribute '__getitem__'

Beklenen çıktı

Çıktının aşağıdaki gibi olmasını bekliyordum:

319

Veya alternatif olarak, toplamı içeren dfyeni bir rowbaşlık ile düzenlenmek istiyorum TOTAL:

           X           MyColumn  Y              Z   
0          A           84        13.0           69.0   
1          B           76         77.0          127.0   
2          C           28         69.0           16.0   
3          D           28         28.0           31.0   
4          E           19         20.0           85.0   
5          F           84        193.0           70.0   
TOTAL                  319

11
Pandaların neden pitonik olmadığına dair bir örnek için, bir sütunun nasıl basitçe toplanacağı konusundaki kafa karışıklığından başka yere bakmayın.
user1416227

Yanıtlar:


222

Kullanmalısınız sum:

Total = df['MyColumn'].sum()
print (Total)
319

Daha sonra locile kullanırsınız Series, bu durumda dizin, toplamanız gereken belirli sütunla aynı şekilde ayarlanmalıdır:

df.loc['Total'] = pd.Series(df['MyColumn'].sum(), index = ['MyColumn'])
print (df)
         X  MyColumn      Y      Z
0        A      84.0   13.0   69.0
1        B      76.0   77.0  127.0
2        C      28.0   69.0   16.0
3        D      28.0   28.0   31.0
4        E      19.0   20.0   85.0
5        F      84.0  193.0   70.0
Total  NaN     319.0    NaN    NaN

çünkü skaleri geçerseniz, tüm satırların değerleri doldurulacaktır:

df.loc['Total'] = df['MyColumn'].sum()
print (df)
         X  MyColumn      Y      Z
0        A        84   13.0   69.0
1        B        76   77.0  127.0
2        C        28   69.0   16.0
3        D        28   28.0   31.0
4        E        19   20.0   85.0
5        F        84  193.0   70.0
Total  319       319  319.0  319.0

Diğer iki çözüm vardır atve ixaşağıdaki uygulamalara bakın:

df.at['Total', 'MyColumn'] = df['MyColumn'].sum()
print (df)
         X  MyColumn      Y      Z
0        A      84.0   13.0   69.0
1        B      76.0   77.0  127.0
2        C      28.0   69.0   16.0
3        D      28.0   28.0   31.0
4        E      19.0   20.0   85.0
5        F      84.0  193.0   70.0
Total  NaN     319.0    NaN    NaN

df.ix['Total', 'MyColumn'] = df['MyColumn'].sum()
print (df)
         X  MyColumn      Y      Z
0        A      84.0   13.0   69.0
1        B      76.0   77.0  127.0
2        C      28.0   69.0   16.0
3        D      28.0   28.0   31.0
4        E      19.0   20.0   85.0
5        F      84.0  193.0   70.0
Total  NaN     319.0    NaN    NaN

Not: Pandas v0.20 sürümünden ixberi kullanımdan kaldırılmıştır. Kullanın locveya ilocbunun yerine.


Bu harika :) Açıklama için teşekkürler .loc, yukarıdaki örnekte ne olduğunu sorabilir miyim ?
LearningToJava

lociçindir genişleme ayarı .
jezrael

atbüyütme ile ayarlama için de çalışır, son düzenlemeye bakın.
jezrael

Teşekkürler, tercih edilen bir yöntem var mı?
LearningToJava

1
Hmmm, doktorlar The .loc/.ix/[] operations can perform enlargement when setting a non-existant key for that axis.öyle locya ixda böyle diyor []. sonraki bölümde yazıyor at may enlarge the object in-place as above if the indexer is missing.Yani tüm yöntemler iyidir, ancak atbence en hızlısıdır.
jezrael

22

Burada kullanabileceğiniz başka bir seçenek:

df.loc["Total", "MyColumn"] = df.MyColumn.sum()

#         X  MyColumn      Y       Z
#0        A     84.0    13.0    69.0
#1        B     76.0    77.0   127.0
#2        C     28.0    69.0    16.0
#3        D     28.0    28.0    31.0
#4        E     19.0    20.0    85.0
#5        F     84.0   193.0    70.0
#Total  NaN    319.0     NaN     NaN

Ayrıca append()yöntemi de kullanabilirsiniz :

df.append(pd.DataFrame(df.MyColumn.sum(), index = ["Total"], columns=["MyColumn"]))

görüntü açıklamasını buraya girin


Güncelleme:

Tüm sayısal sütunlar için toplam eklemeniz gerekirse , aşağıdakilerden birini yapabilirsiniz:

appendBunu işlevsel bir şekilde yapmak için kullanın (orijinal veri çerçevesini değiştirmez):

# select numeric columns and calculate the sums
sums = df.select_dtypes(pd.np.number).sum().rename('total')

# append sums to the data frame
df.append(sums)
#         X  MyColumn      Y      Z
#0        A      84.0   13.0   69.0
#1        B      76.0   77.0  127.0
#2        C      28.0   69.0   16.0
#3        D      28.0   28.0   31.0
#4        E      19.0   20.0   85.0
#5        F      84.0  193.0   70.0
#total  NaN     319.0  400.0  398.0

locVeri çerçevesini yerinde değiştirmek için kullanın :

df.loc['total'] = df.select_dtypes(pd.np.number).sum()
df
#         X  MyColumn      Y      Z
#0        A      84.0   13.0   69.0
#1        B      76.0   77.0  127.0
#2        C      28.0   69.0   16.0
#3        D      28.0   28.0   31.0
#4        E      19.0   20.0   85.0
#5        F      84.0  193.0   70.0
#total  NaN     638.0  800.0  796.0

Tüm sütunların toplamına ne dersiniz?
FaCoffee

9

Bir veri çerçevesinin uzunluğunu elde etmeye benzer şekilde len(df), aşağıdakiler pandalar ve alevler için çalıştı:

Total = sum(df['MyColumn'])

Veya alternatif olarak

Total = sum(df.MyColumn)
print Total

2

Bir sütunu toplamanın iki yolu vardır

dataset = pd.read_csv ("data.csv")

1: toplam (veri kümesi. Sütun_adı)

2: veri kümesi ['Sütun_Adı']. Sum ()

Bu konuda herhangi bir sorun varsa lütfen beni düzeltin ..


1

Diğer seçenek olarak aşağıdaki gibi bir şey yapabilirsiniz

Group   Valuation   amount
    0   BKB Tube    156
    1   BKB Tube    143
    2   BKB Tube    67
    3   BAC Tube    176
    4   BAC Tube    39
    5   JDK Tube    75
    6   JDK Tube    35
    7   JDK Tube    155
    8   ETH Tube    38
    9   ETH Tube    56

Komut dosyasının altında, yukarıdaki veriler için kullanabilirsiniz

import pandas as pd    
data = pd.read_csv("daata1.csv")
bytreatment = data.groupby('Group')
bytreatment['amount'].sum()
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.