来自pandas数据帧的几列的总和

时间:2016-10-18 19:11:50

标签: python pandas dataframe

所以说我有下表:

In [2]: df = pd.DataFrame({'a': [1,2,3], 'b':[2,4,6], 'c':[1,1,1]})

In [3]: df
Out[3]: 
   a  b  c
0  1  2  1
1  2  4  1
2  3  6  1

我可以这样总结a和b:

In [4]: sum(df['a']) + sum(df['b'])
Out[4]: 18

然而,对于较大的数据帧而言,这不是很方便,您需要将多个列合并在一起。

是否有更简洁的方法来对列进行求和(类似于下面的内容)?如果我想在不指定列的情况下对整个DataFrame求和,该怎么办?

In [4]: sum(df[['a', 'b']]) #that will not work!
Out[4]: 18
In [4]: sum(df) #that will not work!
Out[4]: 21

2 个答案:

答案 0 :(得分:9)

我认为您可以使用双sum - 首先DataFrame.sum创建Series个和Series.sum获得Series的总和:

print (df[['a','b']].sum())
a     6
b    12
dtype: int64

print (df[['a','b']].sum().sum())
18

您也可以使用:

print (df[['a','b']].sum(axis=1))
0    3
1    6
2    9
dtype: int64

print (df[['a','b']].sum(axis=1).sum())
18

感谢您pirSquared寻求其他解决方案 - 将df转换为numpy array values再转换为sum

print (df[['a','b']].values.sum())
18
print (df.sum().sum())
21

答案 1 :(得分:0)

也许你看起来像这样:

df["result"] = df.apply(lambda row: row['a' : 'c'].sum(),axis=1)