Pandas 열의 총계 가져 오기
표적
아래에 표시된 것처럼 여러 열이있는 Pandas 데이터 프레임이 있으며 열의 총계를 얻고 싶습니다 MyColumn.
데이터 프레임 -df:
print df
X MyColumn Y Z
0 A 84 13.0 69.0
1 B 76 77.0 127.0
2 C 28 69.0 16.0
3 D 28 28.0 31.0
4 E 19 20.0 85.0
5 F 84 193.0 70.0
내 시도 :
groupby및 사용하여 열 합계를 얻으려고 시도했습니다 .sum().
Total = df.groupby['MyColumn'].sum()
print Total
이로 인해 다음 오류가 발생합니다.
TypeError: 'instancemethod' object has no attribute '__getitem__'
예상 출력
출력이 다음과 같을 것으로 예상했을 것입니다.
319
또는 총계를 포함 df하는 새 row제목 으로 편집하고 싶습니다 TOTAL.
X MyColumn Y Z
0 A 84 13.0 69.0
1 B 76 77.0 127.0
2 C 28 69.0 16.0
3 D 28 28.0 31.0
4 E 19 20.0 85.0
5 F 84 193.0 70.0
TOTAL 319
다음을 사용해야합니다 sum.
Total = df['MyColumn'].sum()
print (Total)
319
그런 다음 locwith 를 사용 Series합니다.이 경우 색인은 합계해야하는 특정 열과 동일하게 설정해야합니다.
df.loc['Total'] = pd.Series(df['MyColumn'].sum(), index = ['MyColumn'])
print (df)
X MyColumn Y Z
0 A 84.0 13.0 69.0
1 B 76.0 77.0 127.0
2 C 28.0 69.0 16.0
3 D 28.0 28.0 31.0
4 E 19.0 20.0 85.0
5 F 84.0 193.0 70.0
Total NaN 319.0 NaN NaN
스칼라를 전달하면 모든 행의 값이 채워지기 때문입니다.
df.loc['Total'] = df['MyColumn'].sum()
print (df)
X MyColumn Y Z
0 A 84 13.0 69.0
1 B 76 77.0 127.0
2 C 28 69.0 16.0
3 D 28 28.0 31.0
4 E 19 20.0 85.0
5 F 84 193.0 70.0
Total 319 319 319.0 319.0
다른 두 솔루션은 함께있는 at, 그리고 ix아래의 응용 프로그램을 참조하십시오
df.at['Total', 'MyColumn'] = df['MyColumn'].sum()
print (df)
X MyColumn Y Z
0 A 84.0 13.0 69.0
1 B 76.0 77.0 127.0
2 C 28.0 69.0 16.0
3 D 28.0 28.0 31.0
4 E 19.0 20.0 85.0
5 F 84.0 193.0 70.0
Total NaN 319.0 NaN NaN
df.ix['Total', 'MyColumn'] = df['MyColumn'].sum()
print (df)
X MyColumn Y Z
0 A 84.0 13.0 69.0
1 B 76.0 77.0 127.0
2 C 28.0 69.0 16.0
3 D 28.0 28.0 31.0
4 E 19.0 20.0 85.0
5 F 84.0 193.0 70.0
Total NaN 319.0 NaN NaN
참고 : Pandas v0.20부터는 ix더 이상 사용되지 않습니다. loc또는 iloc대신 사용하십시오 .
여기에서 사용할 수있는 또 다른 옵션 :
df.loc["Total", "MyColumn"] = df.MyColumn.sum()
# X MyColumn Y Z
#0 A 84.0 13.0 69.0
#1 B 76.0 77.0 127.0
#2 C 28.0 69.0 16.0
#3 D 28.0 28.0 31.0
#4 E 19.0 20.0 85.0
#5 F 84.0 193.0 70.0
#Total NaN 319.0 NaN NaN
append()방법 을 사용할 수도 있습니다 .
df.append(pd.DataFrame(df.MyColumn.sum(), index = ["Total"], columns=["MyColumn"]))
최신 정보:
모든 숫자 열에 합계를 추가해야하는 경우 다음 중 하나를 수행 할 수 있습니다.
append기능적인 방식으로이 작업을 수행하는 데 사용 합니다 (원래 데이터 프레임을 변경하지 않음).
# select numeric columns and calculate the sums
sums = df.select_dtypes(pd.np.number).sum().rename('total')
# append sums to the data frame
df.append(sums)
# X MyColumn Y Z
#0 A 84.0 13.0 69.0
#1 B 76.0 77.0 127.0
#2 C 28.0 69.0 16.0
#3 D 28.0 28.0 31.0
#4 E 19.0 20.0 85.0
#5 F 84.0 193.0 70.0
#total NaN 319.0 400.0 398.0
loc데이터 프레임을 변경하는 데 사용 합니다.
df.loc['total'] = df.select_dtypes(pd.np.number).sum()
df
# X MyColumn Y Z
#0 A 84.0 13.0 69.0
#1 B 76.0 77.0 127.0
#2 C 28.0 69.0 16.0
#3 D 28.0 28.0 31.0
#4 E 19.0 20.0 85.0
#5 F 84.0 193.0 70.0
#total NaN 638.0 800.0 796.0
데이터 프레임의 길이를 가져 오는 것과 유사하게 len(df)pandas 및 blaze에서 다음이 작동했습니다.
Total = sum(df['MyColumn'])
또는 대안으로
Total = sum(df.MyColumn)
print Total
다른 옵션으로 아래와 같이 할 수 있습니다.
Group Valuation amount
0 BKB Tube 156
1 BKB Tube 143
2 BKB Tube 67
3 BAC Tube 176
4 BAC Tube 39
5 JDK Tube 75
6 JDK Tube 35
7 JDK Tube 155
8 ETH Tube 38
9 ETH Tube 56
아래 스크립트에서 위 데이터에 사용할 수 있습니다.
import pandas as pd
data = pd.read_csv("daata1.csv")
bytreatment = data.groupby('Group')
bytreatment['amount'].sum()
참고URL : https://stackoverflow.com/questions/41286569/get-total-of-pandas-column
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