详解pandas.DataFrame.sum()（计算数据框元素总和）函数使用方法

您所在的位置：网站首页 › shadow price计算方法 › 详解pandas.DataFrame.sum()（计算数据框元素总和）函数使用方法

详解pandas.DataFrame.sum()（计算数据框元素总和）函数使用方法

2024-07-03 03:05| 来源: 网络整理| 查看: 265

pandas.DataFrame.sum() 是 Pandas 库中的一个函数，用于计算 DataFrame 中每列和每行的总和。

函数语法

DataFrame.sum(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, min_count=0)

参数说明

axis：指定要使用操作的轴。默认为 0，即对列进行操作；如果为 1，则对行进行操作； skipna：指定是否忽略 NaN 值。默认为 True，即忽略 NaN 值； level：指定对哪个级别进行操作； numeric_only：指定是否只对数值型的列进行操作； min_count：指定在求和的过程中有效值的最小个数。可防止由于 NaN 值的存在而导致的结果不准确。

现在我们来看两个实例，更好地理解该函数的作用。

实例1：计算 DataFrame 中每列的总和 import pandas as pd import numpy as np # 创建一个 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, np.nan, 6], 'C': [7, 8, 9] }) # 计算每列的总和 sum_result = df.sum(axis=0) print("每列的总和为:\n", sum_result)

运行结果：

每列的总和为: A 6.0 B 10.0 C 24.0 dtype: float64

可以看到，该函数将每列的总和计算出来，并且在返回时，用 Series 表示。

实例2：计算 DataFrame 中每行的总和 import pandas as pd import numpy as np # 创建一个 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, np.nan, 6], 'C': [7, 8, 9] }) # 计算每行的总和 sum_result = df.sum(axis=1) print("每行的总和为:\n", sum_result)

运行结果：

每行的总和为: 0 12.0 1 NaN 2 24.0 dtype: float64

可以看到，该函数将每行的总和计算出来，并且在返回时，用 Series 表示。由于第二行有 NaN 值，因此计算结果为 NaN。

本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：详解pandas.DataFrame.sum()（计算数据框元素总和）函数使用方法 - Python技术站

【本文地址】

详解pandas.DataFrame.sum()（计算数据框元素总和）函数使用方法

详解pandas.DataFrame.sum()（计算数据框元素总和）函数使用方法

今日新闻

推荐新闻