Question

我正在使用concat将5个相等的df合并为一个，并获得成本的总sum（）。

这些值不是真实的，只是df外观的一个例子

我尝试过的事情：

import pandas as pd

g = {"id": "1515", "cost": "100"}
b = {"id": "1515", "cost": "100"}
f = {"id": "1515", "cost": "100"}
c = {"id": "1515", "cost": "100"}
o = {"id": "1515", "cost": "100"}

all_vendors = pd.concat([g, b, f, c, o])

数据类型

all_vendors.dtypes

Campaign          object
campaignid       float64
Campaign_name     object
Cost              object
Month             object
Year & month      object
dtype: object

尝试

尝试＃1：

all_vendors.Cost.sum()

结果：

TypeError：只能将str（而不是“ float”）连接到str

尝试＃2：

all_vendors.Cost.astype(str)
all_vendors.Cost.sum()

结果：

TypeError：只能将str（而不是“ float”）连接到str

尝试＃3：

all_vendors.Cost.astype(float)
all_vendors.Cost.sum()

结果：

ValueError：无法将字符串转换为float：'100'

Answer 1

您的问题是您没有将astype的呼叫重新分配给DataFrame：

import pandas as pd

data = {
  "id": ['1,515','1,515','1,515','1,515','1,515'],
  "cost": ['1,000','1,000','1,000','1,000','1,000']
}

all_vendors = pd.DataFrame.from_dict(data)

all_vendors['cost'] = all_vendors.cost.str.replace(',','').astype(float)
print(all_vendors.cost.sum())
# Output: 500

如评论中所述，使用str.replace删除字符串中的所有逗号

Answer 2

您首先需要将数据框转换为浮点数，以便能够使用小数点添加数字，因为您使用了DataFrame.astype

import pandas as pd
g = pd.DataFrame({"id": ["1515"], "cost": ["100"]})
b = pd.DataFrame({"id": ["1515"], "cost": ["100"]})
f = pd.DataFrame({"id": ["1515"], "cost": ["100"]})
c = pd.DataFrame({"id": ["1515"], "cost": ["100"]})
o = pd.DataFrame({"id": ["1515"], "cost": ["100"]})
all_vendors = pd.concat([g, b, f, c, o])

如果字符串中包含“，”，则需要：

all_vendors['cost']=all_vendors['cost'].str.replace(',','')

然后您计算总和：

all_vendors.astype(float).cost.sum()

输出：

500.0

如果要使用浮点型数据框，则需要为其分配：

all_vendors2=all_vendors.astype(float)
all_vendros2.cost.sum()

输出：

Answer 3

我得到了这个值500：

df_list = [pd.DataFrame(data={"id": ["1515"], "cost": ["100"]}) for i in range(5)]
pd.concat(df_list).cost.astype(float).sum()

只要它们是数据帧，并且您将字符串转换为浮点数，就看起来不错。

Answer 4

检查是否有帮助。这将提供ID总数。

import pandas as pd

g = pd.DataFrame({"id": ["1515"], "cost": ["100"]})
b = pd.DataFrame({"id": ["1515"], "cost": ["100"]})
f = pd.DataFrame({"id": ["1515"], "cost": ["100"]})
c = pd.DataFrame({"id": ["1515"], "cost": ["100"]})
o = pd.DataFrame({"id": ["1515"], "cost": ["100"]})
all_vendors = pd.concat([g, b, f, c, o])

a=pd.DataFrame.from_records(all_vendors).astype(float).groupby('id').sum().T.to_dict()
print(a)

如何在具有df的列中执行功能sum（）与其他df并置

4 个答案: