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  • Pandas DataFrame 对某一列求和
    万次阅读
    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 = {'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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    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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    这里介绍如何用python来自动完成我们的excel工作。

    本文的目的是展示一些常见的Excel任务,以及如何在python pandas中执行类似的任务。例子微不足道,但重要的是通过这个例子来循序渐进的介绍pandas简单到复杂的功能。展示pandas如何利用Python的完整的模块系统做一些简单的文字处理。

    自动求和

    数据如下:

    0fd2d643cc55

    原始数据截图

    第1步,求出每一行数据的和,并作为一个  新列附加到数据中。在excel里,可能用公式是sum(A2:E2)。

    在这里,这功能就可以用pandas的dataframe来解决。这里简单说下dataframe,我们简单认为,dataframe就是对应了excel的数据结构,我们操作的时候,就可以认为dataframe就是对应excel的操作。

    第2步,对P1~P5的每一列做一个求和。在excel里是用公式,SUM(G2:G16).python对应解决方案是用 pandas的对应列,然后直接求sum即可。

    第3步,对第一列求和,平均值,最小值,最大值。

    程序逻辑如下,读入excel,然后按行求和,把求出所有行的和作为一个新列加到数据里,为防止破坏原始数据,写入一个新的excel文件,接着在python运行结果里显示对数据的操作结果。

    程序如下:

    0fd2d643cc55

    Python代码

    运行结果:

    0fd2d643cc55

    运行结果

    让我们看看新生成的excel.

    0fd2d643cc55

    图片发自简书App

    只需要这么几行代码,就完成了读取excel,然后对P1,P2,P3,P4,P5求和,平均值,最小值,最大值,并写入新文件的功能。

    第17,18行代码,把求各行和的结果写入一个新的excel文件,名字为newxls.xls,并指定写入第一个名为0的工作表中。

    其中14行代码中df.head()使用head()函数查看列表前几行数据(默认是前5行),如果我在括号里写3,结果只会显示前3行,如下:

    0fd2d643cc55

    图片发自简书App

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