如何計算 Pandas DataFrame 中特定列的行總和？

Pandas DataFrame 中給定列的行求和

在Python 的Pandas 庫中，我們經常遇到需要計算Pandas DataFrame 中特定列的總和的情況一個資料框。為了有效地實現這一點，我們必須考慮適當的參數和操作。

讓我們考慮以下 DataFrame：

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3],
                   'b': [2, 3, 4],
                   'c': ['dd', 'ee', 'ff'],
                   'd': [5, 9, 1]})

我們的目標是新增一個欄位 'e' 來表示欄位「a」、「b」和「d」。雖然直觀上，人們可能會用類似的方法來解決這個問題：

df['e'] = df[['a', 'b', 'd']].map(sum)

此方法無法產生所需的輸出。

正確的方法涉及使用具有以下參數的 sum() 函數：

• axis=1：指定應沿行求和（水平）。
• numeric_only=True：確保在操作中只考慮數字列，排除像「c」這樣的非數字列。

應用此方法會產生以下結果結果：

df['e'] = df.sum(axis=1, numeric_only=True)

輸出：

   a  b   c  d   e
0  1  2  dd  5   8
1  2  3  ee  9  14
2  3  4  ff  1   8

或者，如果我們只想計算特定列的總和，我們可以建立這些列的清單並消除我們不需要的列不需要使用remove()

col_list = list(df)
col_list.remove('d')

df['e'] = df[col_list].sum(axis=1)

輸出：

   a  b   c  d  e
0  1  2  dd  5  3
1  2  3  ee  9  5
2  3  4  ff  1  7

透過利用這些操作，我們可以有效地對 Pandas DataFrame 中指定列的行進行求和，確保資料分析準確且有效率。

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