非数値データを処理しながら Pandas DataFrame の特定の列を合計するにはどうすればよいですか?
Pandas: 特定の列の DataFrame 行の合計
Pandas DataFrame 内では、特定の列セットの複数の行からのデータを結合することが一般的なタスクになる場合があります。この記事では、DataFrame 行内の特定の列の合計を計算するクエリについて説明します。
初期アプローチとエラー:
列 'a'、'b'、および 'd' の合計を求める次のコード:
df['e'] = df[['a', 'b', 'd']].map(sum)
ただし、このアプローチは'c' 列に非数値データが存在するため失敗します。
正しい操作:
非数値データを考慮して、目的の値を正確に合計するには列のコードを次のように変更します
df['e'] = df.sum(axis=1, numeric_only=True)
説明:
sum 関数は、axis=1 で呼び出され、列ではなく行を合計します。さらに、numeric_only=True を指定すると、「c」などの非数値列を除外して、数値列のみが計算で考慮されます。
特定の列の合計:
To列のサブセットのみを合計し、必要な列のリストを作成し、必要のない列を除外します。 need:
col_list.remove('d') df['e'] = df[col_list].sum(axis=1)
この操作は、'a'、'b'、および 'c' 列を合計し、結果を 'e' 列に保存します。
以上が非数値データを処理しながら Pandas DataFrame の特定の列を合計するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

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Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

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Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
