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  • python pandas实现excel中的sum函数功能​mp.weixin.qq.comsum函数是excel中经常用到函数,那么pandas中也存在这样函数,下面详细了解一下这个函数:>>> import pandas as pd >>> import ...
    python pandas实现excel中的sum函数功能mp.weixin.qq.com
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    sum函数是excel中经常用到的函数,那么在pandas中也存在这样的函数,下面详细了解一下这个函数:

    >>> import pandas as pd
    >>> import numpy as np
    >>> df=pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx')
    >>> df
        A    B    C      D
    0   3  1.0  1.1  hello
    1   3  NaN  2.2  hello
    2  23  NaN  3.3  world
    3  10  NaN  4.4  world
    4  23  8.0  5.5  world
    
    

    一、未指定任何参数

    # 如果我们直接运用sum函数,对nan值会忽略
    # 涉及到全是文字的会按照字符串的+运算规则
    # 进行运算。
    # 默认计算每一列的值
    >>> df.sum()
    A                           62
    B                            9
    C                         16.5
    D    hellohelloworldworldworld
    dtype: object
    

    二、指定axis参数
    该参数可以指定为1,代表按行计算和

    # 尽管最后一列均为字符串,但被pandas忽略了,求出了5行的值
    >>> df.sum(axis=1)
    0     5.1
    1     5.2
    2    26.3
    3    14.4
    4    36.5
    dtype: float64
    

    三、指定skipna参数
    该参数控制是否忽略nan值,默认忽略

    # 例如在第二列存在nan值,指定False则无法忽略,故B列和为nan
    >>> df.sum(skipna=False)
    A                           62
    B                          NaN
    C                         16.5
    D    hellohelloworldworldworld
    dtype: object
    

    四、指定numeric_only
    该参数确定是不是只对数字求和

    # D列存在字符串,被忽略
    >>> df.sum(axis=0, numeric_only=True)
    A    62.0
    B     9.0
    C    16.5
    dtype: float64
    

    五、指定有效数字的最小个数
    即指定需要计算的列或者行中不为nan值的个数最低是几个

    # B列有效数字低于3个,故不予计算
    >>> df.sum(min_count=3)
    A                           62
    B                         None
    C                         16.5
    D    hellohelloworldworldworld
    

    哈哈,以上就是python小工具关于pandas中的sum函数的介绍,
    有兴趣欢迎关注公众号:python小工具。一起学习python和pandas

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    python pandas实现excel中的sum函数功能​mp.weixin.qq.com

    sum函数是excel中经常用到的函数,那么在pandas中也存在这样的函数,下面详细了解一下这个函数:

    >>> import pandas as pd

    >>> import numpy as np

    >>> df=pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx')

    >>> df

    A B C D

    0 3 1.0 1.1 hello

    1 3 NaN 2.2 hello

    2 23 NaN 3.3 world

    3 10 NaN 4.4 world

    4 23 8.0 5.5 world

    一、未指定任何参数

    # 如果我们直接运用sum函数,对nan值会忽略

    # 涉及到全是文字的会按照字符串的+运算规则

    # 进行运算。

    # 默认计算每一列的值

    >>> df.sum()

    A 62

    B 9

    C 16.5

    D hellohelloworldworldworld

    dtype: object

    二、指定axis参数

    该参数可以指定为1,代表按行计算和

    # 尽管最后一列均为字符串,但被pandas忽略了,求出了5行的值

    >>> df.sum(axis=1)

    0 5.1

    1 5.2

    2 26.3

    3 14.4

    4 36.5

    dtype: float64

    三、指定skipna参数

    该参数控制是否忽略nan值,默认忽略

    # 例如在第二列存在nan值,指定False则无法忽略,故B列和为nan

    >>> df.sum(skipna=False)

    A 62

    B NaN

    C 16.5

    D hellohelloworldworldworld

    dtype: object

    四、指定numeric_only

    该参数确定是不是只对数字求和

    # D列存在字符串,被忽略

    >>> df.sum(axis=0, numeric_only=True)

    A 62.0

    B 9.0

    C 16.5

    dtype: float64

    五、指定有效数字的最小个数

    即指定需要计算的列或者行中不为nan值的个数最低是几个

    # B列有效数字低于3个,故不予计算

    >>> df.sum(min_count=3)

    A 62

    B None

    C 16.5

    D hellohelloworldworldworld

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  • python pandas实现excel中的sum函数功能

    千次阅读 2020-07-30 17:43:31
    sum函数是excel中经常用到函数,那么pandas中也存在这样函数,下面详细了解一下这个函数: >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> df=pd.read_excel(r'D:/myExcel/1...

    sum函数是excel中经常用到的函数,那么在pandas中也存在这样的函数,下面详细了解一下这个函数:

    >>> import pandas as pd
    >>> import numpy as np
    >>> df=pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx')
    >>> df
        A    B    C      D
    0   3  1.0  1.1  hello
    1   3  NaN  2.2  hello
    2  23  NaN  3.3  world
    3  10  NaN  4.4  world
    4  23  8.0  5.5  world
    
    

    一、未指定任何参数

    # 如果我们直接运用sum函数,对nan值会忽略
    # 涉及到全是文字的会按照字符串的+运算规则
    # 进行运算。
    # 默认计算每一列的值
    >>> df.sum()
    A                           62
    B                            9
    C                         16.5
    D    hellohelloworldworldworld
    dtype: object
    

    二、指定axis参数
    该参数可以指定为1,代表按行计算和

    # 尽管最后一列均为字符串,但被pandas忽略了,求出了5行的值
    >>> df.sum(axis=1)
    0     5.1
    1     5.2
    2    26.3
    3    14.4
    4    36.5
    dtype: float64
    

    三、指定skipna参数
    该参数控制是否忽略nan值,默认忽略

    # 例如在第二列存在nan值,指定False则无法忽略,故B列和为nan
    >>> df.sum(skipna=False)
    A                           62
    B                          NaN
    C                         16.5
    D    hellohelloworldworldworld
    dtype: object
    

    四、指定numeric_only
    该参数确定是不是只对数字求和

    # D列存在字符串,被忽略
    >>> df.sum(axis=0, numeric_only=True)
    A    62.0
    B     9.0
    C    16.5
    dtype: float64
    

    五、指定有效数字的最小个数
    即指定需要计算的列或者行中不为nan值的个数最低是几个

    # B列有效数字低于3个,故不予计算
    >>> df.sum(min_count=3)
    A                           62
    B                         None
    C                         16.5
    D    hellohelloworldworldworld
    

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  • sum函数是excel中经常用到函数,那么pandas中也存在这样函数,下面详细了解一下这个函数:>>> import pandas as pd>>> import numpy as np>>> df=pd.read_excel(r'D:/myExcel/1....

    sum函数是excel中经常用到的函数,那么在pandas中也存在这样的函数,下面详细了解一下这个函数:

    >>> import pandas as pd
    >>> import numpy as np
    >>> df=pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx')
    >>> df
    A B C D
    0 3 1.0 1.1 hello
    1 3 NaN 2.2 hello
    2 23 NaN 3.3 world
    3 10 NaN 4.4 world
    4 23 8.0 5.5 world

    一、未指定任何参数

    # 如果我们直接运用sum函数,对nan值会忽略
    # 涉及到全是文字的会按照字符串的+运算规则
    # 进行运算。
    # 默认计算每一列的值
    >>> df.sum()
    A 62
    B 9
    C 16.5
    D hellohelloworldworldworld
    dtype: object

    二、指定axis参数
    该参数可以指定为1,代表按行计算和

    # 尽管最后一列均为字符串,但被pandas忽略了,求出了5行的值
    >>> df.sum(axis=1)
    0 5.1
    1 5.2
    2 26.3
    3 14.4
    4 36.5
    dtype: float64

    三、指定skipna参数
    该参数控制是否忽略nan值,默认忽略

    # 例如在第二列存在nan值,指定False则无法忽略,故B列和为nan
    >>> df.sum(skipna=False)
    A 62
    B NaN
    C 16.5
    D hellohelloworldworldworld
    dtype: object

    四、指定numeric_only
    该参数确定是不是只对数字求和

    # D列存在字符串,被忽略
    >>> df.sum(axis=0, numeric_only=True)
    A 62.0
    B 9.0
    C 16.5
    dtype: float64

    五、指定有效数字的最小个数
    即指定需要计算的列或者行中不为nan值的个数最低是几个

    # B列有效数字低于3个,故不予计算
    >>> df.sum(min_count=3)
    A 62
    B None
    C 16.5
    D hellohelloworldworldworld

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空空如也

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在excel中sum的功能