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  • Python3 Pandas DataFrame 对某一列求和

    万次阅读 2019-04-24 11:50:05
    Pandas DataFrame 对某一列求和 在操作pandas的DataFrame的时候,常常会遇到某些列是字符串,某一些列是数值的情况,如果直接使用df_obj.apply(sum)往往会出错 使用如下方式即可对其中某一列进行求和 dataf_test1['...

    Python3 Pandas DataFrame 对某一列求和

    在操作pandas的DataFrame的时候,常常会遇到某些列是字符串,某一些列是数值的情况,如果直接使用df_obj.apply(sum)往往会出错
    使用如下方式即可对其中某一列进行求和

    dataf_test1['diff'].sum()  // diff为要求和的列
    
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  • Pandas DataFrame 对某一列求和

    千次阅读 2019-10-15 16:05:33
    对DataFrame 对某一列求和 输入: index times 0 10 100 1 20 200 2 30 300 3 40 400 输出: sum_int = 100 sum_str = '100200300400' Python 用 sum 函数实现: import pandas as pd dt = {'in...

    对DataFrame 对某一列求和 

    输入:

       index times
    0     10   100
    1     20   200
    2     30   300
    3     40   400

    输出:

    sum_int = 100
    sum_str = '100200300400'

     Python 用 sum 函数实现:

    import pandas as pd
    
    dt = {'index': [10, 20, 30, 40], 'times': ['100', '200', '300', '400'], }
    df = pd.DataFrame(dt)
    
    sum_int = df['index'].sum()
    sum_str = df['times'].sum()

     

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  • 如图,如求没有勾选的行的和,下底的和还是全部行的和。可以用下面的方式 tradeFeeAmount.SummaryItem.SetSummary(DevExpress.Data.SummaryItemType.Sum, “求得的和”);tradeFeeAmount 是金额这一列的列名。...

    如图,如求没有勾选的行的和,下底的和还是全部行的和。可以用下面的方式

     tradeFeeAmount.SummaryItem.SetSummary(DevExpress.Data.SummaryItemType.Sum, “求得的和”);

    tradeFeeAmount 是金额这一列的列名。

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  • 请参考以下代码'''按区间对某列做分组,然后统计各组的另一列的平均值。author: 李毅'''import numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame([[0.1, 1],[0.2, 2],[0.3, 3],[0.4, 4],[0.5, 5],[0.6, 6],], ...

    对 v2 列分组,映射成分组 ID 列,然后做平均值统计便可。

    请参考以下代码

    '''

    按区间对某列做分组,然后统计各组的另一列的平均值。

    author: 李毅

    '''

    import numpy as np

    import pandas as pd

    df = pd.DataFrame([

    [0.1, 1],

    [0.2, 2],

    [0.3, 3],

    [0.4, 4],

    [0.5, 5],

    [0.6, 6],

    ], columns=['v1', 'v2'])

    # 对列 v2 分组。

    # 除了 np.histogram ,还可以用等距法等分区间,这取决于你的业务需求。

    ranges = np.histogram(df.v2.values, 3)[1]

    def tag_v2(value, ranges):

    ''' 用分组 ID 对 v2 值做标签。 '''

    for i in range(len(ranges) - 1):

    if value >= ranges[i] and value <= ranges[i+1]:

    return i

    return -1

    # 添加 v2 标签列。

    df['v2_tag'] = df.v2.apply(lambda i: tag_v2(i, ranges))

    print df

    输出结果

    v1 v2 v2_tag

    0 0.1 1 0

    1 0.2 2 0

    2 0.3 3 1

    3 0.4 4 1

    4 0.5 5 2

    5 0.6 6 2

    统计平均值

    print df.groupby('v2_tag')['v1'].mean()

    输出结果

    v2_tag

    0 0.15

    1 0.35

    2 0.55

    Name: v1, dtype: float64

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  • Datatable中对某列求和

    千次阅读 2010-05-23 20:45:00
    C# code 方法.object sumObject = DataTable.Compute("sum(Qty)", "TRUE");其中Qty的类型为Int整型方法二.double ColumnSum(DataTable dt, string ColumnName){ double d = 0; foreach (DataRow row
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  • 7.03 对某列的值求和

    2017-09-14 21:52:00
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