Dapatkan total kolom Pandas

107

Target

Saya memiliki bingkai data Pandas, seperti yang ditunjukkan di bawah ini, dengan beberapa kolom dan ingin mendapatkan total kolom , MyColumn.


Bingkai Data -df:

print df

           X           MyColumn  Y              Z   
0          A           84        13.0           69.0   
1          B           76         77.0          127.0   
2          C           28         69.0           16.0   
3          D           28         28.0           31.0   
4          E           19         20.0           85.0   
5          F           84        193.0           70.0   

Upaya saya :

Saya telah mencoba mendapatkan jumlah kolom menggunakan groupbydan .sum():

Total = df.groupby['MyColumn'].sum()

print Total

Ini menyebabkan kesalahan berikut:

TypeError: 'instancemethod' object has no attribute '__getitem__'

Output yang Diharapkan

Saya mengharapkan hasilnya sebagai berikut:

319

Atau sebagai alternatif, saya ingin dfdiedit dengan rowjudul baru yang TOTALberisi total:

           X           MyColumn  Y              Z   
0          A           84        13.0           69.0   
1          B           76         77.0          127.0   
2          C           28         69.0           16.0   
3          D           28         28.0           31.0   
4          E           19         20.0           85.0   
5          F           84        193.0           70.0   
TOTAL                  319
LearningToJava
sumber
11
Untuk ilustrasi mengapa panda tidak pythonic, lihat kebingungan tentang cara menjumlahkan kolom.
pengguna1416227

Jawaban:

215

Anda harus menggunakan sum:

Total = df['MyColumn'].sum()
print (Total)
319

Kemudian Anda gunakan locdengan Series, dalam hal ini indeks harus disetel sama dengan kolom spesifik yang perlu Anda jumlahkan:

df.loc['Total'] = pd.Series(df['MyColumn'].sum(), index = ['MyColumn'])
print (df)
         X  MyColumn      Y      Z
0        A      84.0   13.0   69.0
1        B      76.0   77.0  127.0
2        C      28.0   69.0   16.0
3        D      28.0   28.0   31.0
4        E      19.0   20.0   85.0
5        F      84.0  193.0   70.0
Total  NaN     319.0    NaN    NaN

karena jika Anda melewatkan skalar, nilai semua baris akan terisi:

df.loc['Total'] = df['MyColumn'].sum()
print (df)
         X  MyColumn      Y      Z
0        A        84   13.0   69.0
1        B        76   77.0  127.0
2        C        28   69.0   16.0
3        D        28   28.0   31.0
4        E        19   20.0   85.0
5        F        84  193.0   70.0
Total  319       319  319.0  319.0

Dua solusi lainnya adalah dengan at, dan ixlihat aplikasi di bawah ini:

df.at['Total', 'MyColumn'] = df['MyColumn'].sum()
print (df)
         X  MyColumn      Y      Z
0        A      84.0   13.0   69.0
1        B      76.0   77.0  127.0
2        C      28.0   69.0   16.0
3        D      28.0   28.0   31.0
4        E      19.0   20.0   85.0
5        F      84.0  193.0   70.0
Total  NaN     319.0    NaN    NaN

df.ix['Total', 'MyColumn'] = df['MyColumn'].sum()
print (df)
         X  MyColumn      Y      Z
0        A      84.0   13.0   69.0
1        B      76.0   77.0  127.0
2        C      28.0   69.0   16.0
3        D      28.0   28.0   31.0
4        E      19.0   20.0   85.0
5        F      84.0  193.0   70.0
Total  NaN     319.0    NaN    NaN

Catatan: Sejak Pandas v0.20, ixsudah tidak digunakan lagi. Gunakan locatau ilocsebagai gantinya.

jezrael
sumber
Bagus sekali :) Terima kasih atas penjelasannya, boleh saya tanya apa .locdi contoh di atas?
LearningToJava
locadalah untuk pengaturan dengan pembesaran .
jezrael
atberfungsi untuk pengaturan dengan pembesaran juga, lihat edit terakhir.
jezrael
Terima kasih, Apakah ada metode yang disukai?
LearningToJava
1
Hmmm, kata dokumen The .loc/.ix/[] operations can perform enlargement when setting a non-existant key for that axis., begitu locatau ixatau []. di bagian selanjutnya adalah menulis at may enlarge the object in-place as above if the indexer is missing.Jadi semua metode yang baik, tetapi atsaya pikir tercepat.
jezrael
22

Opsi lain yang dapat Anda gunakan di sini:

df.loc["Total", "MyColumn"] = df.MyColumn.sum()

#         X  MyColumn      Y       Z
#0        A     84.0    13.0    69.0
#1        B     76.0    77.0   127.0
#2        C     28.0    69.0    16.0
#3        D     28.0    28.0    31.0
#4        E     19.0    20.0    85.0
#5        F     84.0   193.0    70.0
#Total  NaN    319.0     NaN     NaN

Anda juga bisa menggunakan append()metode:

df.append(pd.DataFrame(df.MyColumn.sum(), index = ["Total"], columns=["MyColumn"]))

masukkan deskripsi gambar di sini


Memperbarui:

Jika Anda perlu menambahkan jumlah untuk semua kolom numerik , Anda dapat melakukan salah satu hal berikut:

Gunakan appenduntuk melakukan ini secara fungsional (tidak mengubah bingkai data asli):

# select numeric columns and calculate the sums
sums = df.select_dtypes(pd.np.number).sum().rename('total')

# append sums to the data frame
df.append(sums)
#         X  MyColumn      Y      Z
#0        A      84.0   13.0   69.0
#1        B      76.0   77.0  127.0
#2        C      28.0   69.0   16.0
#3        D      28.0   28.0   31.0
#4        E      19.0   20.0   85.0
#5        F      84.0  193.0   70.0
#total  NaN     319.0  400.0  398.0

Gunakan locuntuk mengubah bingkai data di tempat:

df.loc['total'] = df.select_dtypes(pd.np.number).sum()
df
#         X  MyColumn      Y      Z
#0        A      84.0   13.0   69.0
#1        B      76.0   77.0  127.0
#2        C      28.0   69.0   16.0
#3        D      28.0   28.0   31.0
#4        E      19.0   20.0   85.0
#5        F      84.0  193.0   70.0
#total  NaN     638.0  800.0  796.0
Psidom
sumber
Bagaimana dengan jumlah semua kolom?
FaCoffee
9

Mirip dengan mendapatkan panjang kerangka data, len(df)berikut ini bekerja untuk panda dan api:

Total = sum(df['MyColumn'])

atau sebagai alternatif

Total = sum(df.MyColumn)
print Total
Jeff Crites
sumber
2

Ada dua cara untuk menjumlahkan kolom

dataset = pd.read_csv ("data.csv")

1: jumlah (dataset.Column_name)

2: kumpulan data ['Column_Name']. Sum ()

Jika ada masalah dalam hal ini tolong perbaiki saya ..

Suraj Verma
sumber
1

Sebagai opsi lain, Anda dapat melakukan sesuatu seperti di bawah ini

Group   Valuation   amount
    0   BKB Tube    156
    1   BKB Tube    143
    2   BKB Tube    67
    3   BAC Tube    176
    4   BAC Tube    39
    5   JDK Tube    75
    6   JDK Tube    35
    7   JDK Tube    155
    8   ETH Tube    38
    9   ETH Tube    56

Script di bawah ini, Anda dapat menggunakan data di atas

import pandas as pd    
data = pd.read_csv("daata1.csv")
bytreatment = data.groupby('Group')
bytreatment['amount'].sum()
Ghanshyam Savaliya
sumber