팬더: 지정된 열에 대한 데이터 프레임 행의 합계

팬더: 지정된 열에 대한 데이터 프레임 행의 합계

다음 Data Frame을 가지고 있습니다.

In [1]:
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3],
                   'b': [2, 3, 4],
                   'c': ['dd', 'ee', 'ff'],
                   'd': [5, 9, 1]})

df
Out [1]:
   a  b   c  d
0  1  2  dd  5
1  2  3  ee  9
2  3  4  ff  1

열을 추가하고 싶습니다.'e'열들의 합계가'a','b'그리고.'d'.

포럼을 둘러보면서 다음과 같은 것이 효과가 있을 것이라고 생각했습니다.

df['e'] = df[['a', 'b', 'd']].map(sum)

하지만 그것은 그러지 않았다.

열 목록과 함께 적절한 작업을 알고 싶습니다.['a', 'b', 'd']그리고.df입력으로 사용합니다.

그냥 하면 돼sum및 set paramaxis=1행의 합계를 구하면 숫자 열은 무시됩니다.

In [91]:

df = pd.DataFrame({'a': [1,2,3], 'b': [2,3,4], 'c':['dd','ee','ff'], 'd':[5,9,1]})
df['e'] = df.sum(axis=1)
df
Out[91]:
   a  b   c  d   e
0  1  2  dd  5   8
1  2  3  ee  9  14
2  3  4  ff  1   8

특정 열을 합산하려는 경우 열 목록을 만들고 관심 없는 열을 제거할 수 있습니다.

In [98]:

col_list= list(df)
col_list.remove('d')
col_list
Out[98]:
['a', 'b', 'c']
In [99]:

df['e'] = df[col_list].sum(axis=1)
df
Out[99]:
   a  b   c  d  e
0  1  2  dd  5  3
1  2  3  ee  9  5
2  3  4  ff  1  7

합계할 열이 몇 개밖에 없는 경우는, 다음과 같이 쓸 수 있습니다.

df['e'] = df['a'] + df['b'] + df['d']

그러면 새 열이 생성됩니다.e값을 지정합니다.

   a  b   c  d   e
0  1  2  dd  5   8
1  2  3  ee  9  14
2  3  4  ff  1   8

더 긴 열 목록에는 EdChum의 답변이 선호됩니다.

추가할 열 이름 목록을 만듭니다.

df['total']=df.loc[:,list_name].sum(axis=1)

특정 행의 합계를 구하려면 ':'를 사용하여 행을 지정합니다.

이것은 iloc를 사용하여 합산할 열을 선택하는 보다 간단한 방법입니다.

df['f']=df.iloc[:,0:2].sum(axis=1)
df['g']=df.iloc[:,[0,1]].sum(axis=1)
df['h']=df.iloc[:,[0,3]].sum(axis=1)

작성:

   a  b   c  d   e  f  g   h
0  1  2  dd  5   8  3  3   6
1  2  3  ee  9  14  5  5  11
2  3  4  ff  1   8  7  7   4

다음과 같이 작동하는 특정 열과 범위를 결합하는 방법을 찾을 수 없습니다.

df['i']=df.iloc[:,[[0:2],3]].sum(axis=1)
df['i']=df.iloc[:,[0:2,3]].sum(axis=1)

데이터 프레임을 다음 함수에 전달하기만 하면 됩니다.

def sum_frame_by_column(frame, new_col_name, list_of_cols_to_sum):
    frame[new_col_name] = frame[list_of_cols_to_sum].astype(float).sum(axis=1)
    return(frame)

예:

다음과 같은 데이터 프레임(awards_frame)이 있습니다.

...각 행의 수상 합계를 나타내는 새로운 컬럼을 작성하려고 합니다.

사용방법:

새 열의 이름과 합계할 열 이름 목록을 지정하여 arwards_frame을 함수에 전달하기만 하면 됩니다.

sum_frame_by_column(awards_frame, 'award_sum', ['award_1','award_2','award_3'])

결과:

열이 순서대로 있을 때 다음 구문이 도움이 되었습니다.

awards_frame.values[:,1:4].sum(axis =1)

여기서 가장 짧고 간단한 방법은

df.eval('e = a + b + d')

기능을 사용할 수 있습니다.aggragate또는agg:

df[['a','b','d']].agg('sum', axis=1)

장점agg는, 복수의 집약 기능을 사용할 수 있는 것입니다.

df[['a','b','d']].agg(['sum', 'prod', 'min', 'max'], axis=1)

출력:

   sum  prod  min  max
0    8    10    1    5
1   14    54    2    9
2    8    12    1    4

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/25748683/pandas-sum-dataframe-rows-for-given-columns