dataframe.sum参数

在 pandas 中，DataFrame 的 sum() 方法用于计算 DataFrame 中的数值列的总和。

sum() 方法的常用参数如下：

- axis：指定计算的轴方向，可以是 0（按列方向计算）或 1（按行方向计算）。默认为 0。
- skipna：指定是否跳过缺失值（NaN），默认为 True。

以下是一个示例代码，演示如何使用 sum() 方法计算 DataFrame 中数值列的总和：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 计算按列方向的总和
sum_column = df.sum(axis=0)

# 计算按行方向的总和
sum_row = df.sum(axis=1)

print("按列方向的总和:")
print(sum_column)
print("\n按行方向的总和:")
print(sum_row)

在上述代码中，我们创建了一个示例 DataFrame（df），然后使用 sum() 方法计算了按列方向和按行方向的总和。通过指定 axis 参数为 0 或 1，我们可以选择计算的轴方向。

请根据你的实际需求修改代码中的 DataFrame，并根据需要进行适当的调整。

相关问题

python sum函数用法_Python pandas.DataFrame.sum函数方法的使用

Python中的`sum()`函数用于对可迭代对象中的元素求和，例如：

a = [1, 2, 3, 4, 5]
print(sum(a))  # 输出 15

而在pandas库中，DataFrame对象也有`sum()`方法，用于对指定轴（axis）上的元素进行求和，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df)
# 输出：
#    A  B
# 0  1  4
# 1  2  5
# 2  3  6

print(df.sum())  # 对所有元素求和，输出 Series 对象
# 输出：
# A     6
# B    15
# dtype: int64

print(df.sum(axis=0))  # 对列（axis=0）求和，输出 Series 对象
# 输出：
# A     6
# B    15
# dtype: int64

print(df.sum(axis=1))  # 对行（axis=1）求和，输出 Series 对象
# 输出：
# 0     5
# 1     7
# 2     9
# dtype: int64

其中，`axis`参数可以取值为0或1，0表示对列求和，1表示对行求和。默认情况下，`axis=0`。

DataFrame.groupby()的group_keys 参数

DataFrame.groupby()方法是pandas中非常常用的分组函数，用于将数据按照指定的一列或多列进行分组并对每组进行计算。group_keys参数是一个bool类型的参数，用于控制是否在结果中包含分组键。如果group_keys为True，则结果中会包含分组键；如果group_keys为False，则结果中不包含分组键。默认情况下，group_keys参数的取值为True。以下是一个示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]})

grouped = df.groupby('A', group_keys=True)
print(grouped.sum())

输出结果如下：

     C    D
A          
bar  12  120
foo  24  270

在上面的代码中，我们使用groupby()方法将数据按照'A'列进行分组，并将group_keys参数设为True。结果中包含分组键'A'列，因此输出结果中包含'A'列。