Pandas Series: sum()方法 |
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Pandas Series: sum()方法
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sum（）函数用于获取所请求轴的值之和。 这等效于numpy.sum方法。 句法 The sum() function is used to getg the sum of the values for the requested axis. This is equivalent to the method numpy.sum. Syntax: Series.sum(self, axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, min_count=0, **kwargs)
Parameters: NameDescriptionType/Default ValueRequired / Optional axis 要应用的功能的轴。 {index (0)} Required skipna 计算结果时排除NA / null值。 boolDefault Value: True Required level 如果轴是MultiIndex（分层），则沿特定级别计数，并折叠成标量。 int or level nameDefault Value: None Required numeric_only 仅包括float，int，boolean列。 如果为None，将尝试使用所有内容，然后仅使用数字数据。 未针对系列实施。 boolDefault Value: None Required min_count执行操作所需的有效值数量。 如果存在少于min_count个非NA值，则结果将为NA。0.22.0版中的新增功能：添加了默认值0。这表示全NA或空系列的总和为0，全NA或空系列的乘积为1。 intDefault Value: 0 Required **kwargs 要传递给函数的其他关键字参数。 RequiredReturns: scalar or Series (if level specified) Example: Examples In [1]: import numpy as np import pandas as pd In [2]: idx = pd.MultiIndex.from_arrays([ ['warm', 'warm', 'cold', 'cold'], ['fox', 'cat', 'snake', 'spider']], names=['blooded', 'animal']) In [3]: s = pd.Series([4, 4, 0, 8], name='legs', index=idx) s Out[3]: blooded animal warm fox 4 cat 4 cold snake 0 spider 8 Name: legs, dtype: int64
Sum using level names, as well as indices. In [5]: s.sum(level='blooded') Out[5]: blooded warm 8 cold 8 Name: legs, dtype: int64默认情况下，空系列或全NA系列的总和为0。 In [6]: pd.Series([]).sum() # min_count=0 is the default Out[6]: 0.0可以使用min_count参数进行控制。 例如，如果您想要一个空值的总和系列为NaN，传递min_count = 1。 In [7]: pd.Series([]).sum(min_count=1) Out[7]: nan 多亏了skipna参数，min_count可以完全处理all-NA和空序列。 In [8]: pd.Series([np.nan]).sum() Out[8]: 0.0 In [9]: pd.Series([np.nan]).sum(min_count=1) Out[9]: nan |
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