팬더 : 주어진 열에 대한 DataFrame 행 합계

팬더 : 주어진 열에 대한 DataFrame 행 합계

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다음과 같은 DataFrame이 있습니다.

In [1]:

import pandas as pd
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

나는 열을 추가 할 'e'컬럼의 합이다 'a', 'b'하고 'd'.

포럼을 살펴보면 다음과 같이 작동한다고 생각했습니다.

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

하지만!

열 목록이 ['a','b','d']있고 df입력으로 작업을 실현하고 싶습니다 .

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당신은 할 수 sum와 세트 PARAM axis=1행을 합계를,이 없음 숫자 열을 무시합니다 :

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 관심이없는 열을 제거 할 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

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요약 할 열이 몇 개인 경우 다음과 같이 쓸 수 있습니다.

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

다음 e값으로 새 열 을 만듭니다 .

   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 목록의 경우 EdChum의 답변이 선호됩니다.

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This is a simpler way using iloc to select which columns to sum:

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)

Produces:

   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

I can't find a way to combine a range and specific columns that works e.g. something like:

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

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Create a list of column names you want to add up.

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

If you want the sum for certain rows, specify the rows using ':'

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Following syntax helped me when I have columns in sequence

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

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You can simply pass your dataframe into the following function:

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)

Example:

I have a dataframe (awards_frame) as follows:

...and I want to create a new column that shows the sum of awards for each row:

Usage:

I simply pass my awards_frame into the function, also specifying the name of the new column, and a list of column names that are to be summed:

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

Result:

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