Pandas DataFrame 내에서 특정 열 집합에 대해 여러 행의 데이터를 결합하는 것은 일반적인 작업일 수 있습니다. 이 문서에서는 DataFrame 행 내의 특정 열의 합계를 계산하는 쿼리를 다룰 것입니다.
초기 접근 방식 및 오류:
'a', 'b' 및 'd' 열의 합을 얻기 위한 다음 코드는 다음과 같습니다.
df['e'] = df[['a', 'b', 'd']].map(sum)
그러나 이 접근 방식은 실패합니다. 'c' 열에 숫자가 아닌 데이터가 있기 때문입니다.
올바른 작업:
숫자가 아닌 데이터를 고려하고 원하는 열을 정확하게 합하려면 , 코드를 다음과 같이 수정합니다. 다음:
df['e'] = df.sum(axis=1, numeric_only=True)
설명:
sum 함수는 열이 아닌 행의 합을 계산하기 위해 axis=1로 호출됩니다. 또한, Numeric_only=True는 'c'와 같은 숫자가 아닌 열을 제외하고 숫자 열만 계산에 고려되도록 합니다.
특정 열 합계:
To 열의 하위 집합만 합산하고, 원하는 열 목록을 만들고, 그렇지 않은 열은 제외하세요. 필요:
col_list.remove('d') df['e'] = df[col_list].sum(axis=1)
이 작업은 'a', 'b' 및 'c' 열을 합하여 'e' 열에 결과를 저장합니다.
위 내용은 숫자가 아닌 데이터를 처리하는 동안 Pandas DataFrame의 특정 열을 합산하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!