在熊猫中每4行添加值

Question

我使用了“ pandas.read_csv”，数据如下所示

　　　A　　　　　B　　　　　　C　　　　　　　D
00　　2019-2　　315993352　　7         　　78
01　　2019-1　　317515869　　3         　　69
02　　2018-4　　318533054　　4         　　66
03　　2018-3　　318769547　　5         　　65
04　　2018-2　　319952126　　6         　　69
05　　2018-1　　322476579　　None　　      70
06　　2017-4　　323018027　　5         　　63
07　　2017-3　　321828003　　4         　　58
08　　2017-2　　321337443　　3         　　52
09　　2017-1　　322300905　　4         　　46
10　　2016-4　　321747881　　3         　　45
11　　2016-3　　324384755　　2         　　44
12　　2016-2　　456366381　　5         　　50
13　　2016-1　　453014579　　3         　　70
14　　2015-4　　452271967　　4         　　115
15　　2015-3　　452000000　　2         　　59
16　　2015-2　　453243847　　None　　  　　59
17　　2015-1　　321738470　　1         　　62

它有18行。 我想每4行添加C列的值并制作新的数据框： row0 + row1 + row2 + row3（7 + 3 + 4 + 5）row4 + row5 + row6 + row7（6 + 0 + 5 + 4）row8 + row9 + row10 + row11（3 + 4 + 3 + 2）row12 + row13 + row14 + row15（5 + 3 + 4 + 2）

并且18不能除以4 所以我想扔row16，row17

+）我想要的结果是

19
15
12
14

Answer 1

使用：

N = 4

#first remove last rows if remainders
df = df.iloc[:len(df) // N * N]
#convert to numeric
df['C'] = pd.to_numeric(df['C'], errors='coerce')
#aggregate sum 
df = df.groupby(np.arange(len(df)) // N)['C'].sum().to_frame()
print (df)
      C
0  19.0
1  15.0
2  12.0
3  14.0

对于整数，可以将丢失或无值替换为0：

N = 4

df = df.iloc[:len(df) // N * N]

df['C'] = pd.to_numeric(df['C'], errors='coerce').fillna(0).astype(int)

df = df.groupby(np.arange(len(df)) // N)['C'].sum().to_frame()
print (df)
    C
0  19
1  15
2  12
3  14