pandas中对某一列求和,如何做
时间: 2024-01-28 11:05:36 浏览: 25
可以使用`sum()`函数对DataFrame或Series中的某一列进行求和。例如,对于一个DataFrame对象df,如果想要对列col1进行求和,可以使用以下代码:
```
df['col1'].sum()
```
如果想要对某些列进行求和,可以使用以下代码:
```
df[['col1', 'col2']].sum()
```
注意:如果列中包含缺失值NaN,那么默认情况下`sum()`函数会忽略这些缺失值,可以使用`skipna=False`参数来保留缺失值并进行求和,例如:
```
df['col1'].sum(skipna=False)
```
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pandas对某一列数据求和
可以使用`sum()`函数对 pandas DataFrame 中的某一列数据进行求和。例如,假设我们有一个名为`df`的 DataFrame,其中包含一个名为`column_name`的列,我们可以使用如下代码求该列的总和:
``` python
sum_of_column = df['column_name'].sum()
```
其中,`sum_of_column`即为该列的总和。
pandas中先分组再对某一列求和,如何做
可以使用`groupby()`函数对DataFrame中的数据进行分组,然后对每个分组中的某一列进行求和。例如,对于一个DataFrame对象df,如果想要按照列col1进行分组并对每个分组中的col2列进行求和,可以使用以下代码:
```
df.groupby('col1')['col2'].sum()
```
上述代码将返回一个Series对象,其中每个分组的求和结果都对应着一个索引值。
如果想要对多列进行分组并求和,可以传递一个由列名组成的列表给`groupby()`函数,例如:
```
df.groupby(['col1', 'col2'])['col3'].sum()
```
上述代码将按照col1和col2两列进行分组,并对每个分组中的col3列进行求和。
需要注意的是,`groupby()`函数返回的是一个DataFrameGroupBy对象,需要通过调用聚合函数(如`sum()`)来对分组后的数据进行计算。