Question

我有一个与下面类似的数据框。我只需要累加某些列的总和：1月16日，2月16日，3月16日，4月16日和5月16日。我在名为months_list的列表中有这些列

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| Id               |  Name             | Jan-16 | Feb-16 | Mar-16 | Apr-16 | May-16   |
| 4674393          |  John Miller      |  0     | 1      | 1      | 1      | 1        |
| 4674395          |  Joe Smith        |  0     | 0      | 1      | 1      | 1        |
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我的输出应如下所示：

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| Id               |  Name             | Jan-16 | Feb-16 | Mar-16 | Apr-16 | May-16   |
| 4674393          |  John Miller      |  0     | 1      | 1      | 1      | 1        |
| 4674395          |  Joe Smith        |  0     | 0      | 1      | 1      | 1        |
|Total             |                   |  0     | 1      | 2      | 2      | 2        |
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应该引入一个名为“总计”的新行，并为我月份中的所有列提供按列求和：1月16日，2月16日，3月16日，4月16日和5月16日

我尝试了以下操作，但没有成功。我得到了所有NaN值

df.loc['Total',:]= df[months_list].sum(axis=1)

Answer 1

您使用了错误的axis参数值。

`axis=0`: Sums the column values
`axis=1`: Sums the row values

假设您的df为：

In [4]: df
Out[4]: 
        Id         Name  Jan-16  Feb-16  Mar-16  Apr-16  May-16
0  4674393  John Miller       0       1       1       1       1
1  4674395    Joe Smith       0       0       1       1       1

In [10]: months_list =['Jan-16', 'Feb-16', 'Mar-16', 'Apr-16', 'May-16']

您的代码应为：

In [12]: df.loc['Total'] = df[months_list].sum()

In [13]: df
Out[13]: 
              Id         Name  Jan-16  Feb-16  Mar-16  Apr-16  May-16
0      4674393.0  John Miller     0.0     1.0     1.0     1.0     1.0
1      4674395.0    Joe Smith     0.0     0.0     1.0     1.0     1.0
Total        NaN          NaN     0.0     1.0     2.0     2.0     2.0

大熊猫数据框中仅某些列的总和

1 个答案: