pandas不同编号数量求和
时间: 2023-07-12 22:47:24 浏览: 35
要计算 Pandas DataFrame 中不同编号的数量总和,可以使用 `value_counts()` 方法获取每个编号出现的次数,然后将这些计数相加。
以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'编号': [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 1]})
# 计算不同编号的数量总和
counts = df['编号'].value_counts()
total_count = counts.sum()
print(counts)
print(total_count)
```
这将输出每个编号出现的次数,以及不同编号的数量总和。输出结果如下:
```
1 3
4 2
3 2
2 2
5 1
Name: 编号, dtype: int64
10
```
这表示编号 1 出现了 3 次,编号 4 出现了 2 次,编号 3 和 2 各出现了 2 次,编号 5 出现了 1 次,不同编号的数量总和为 10。
相关问题
pandas编号数量求和
要计算 Pandas DataFrame 中一个编号列的数量总和,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'编号': [1, 2, 3, 4, 5]})
# 计算编号数量总和
count = df['编号'].sum()
print(count)
```
这将输出 `15`,表示编号数量的总和为 15。请注意,如果 DataFrame 中的编号列数据类型不是数值类型,则需要进行类型转换。
pandas不同excel表求和 python
可以使用 pandas 库中的 read_excel() 方法读取不同的 Excel 表格,然后使用 pandas.concat() 方法将它们合并成一个 DataFrame,最后使用 DataFrame.sum() 方法求和即可。具体代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取不同的 Excel 表格
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
# 合并成一个 DataFrame
df = pd.concat([df1, df2])
# 求和
total = df.sum()
print(total)
```
其中,'file1.xlsx' 和 'file2.xlsx' 分别是不同的 Excel 文件名,可以根据实际情况进行修改。