使用 Python 计算特定行的总和

Question

我需要计算数据框中特定行的总和

例如，Nombre de reboot、Passage en mode privé、Passage en mode public、Nombre de Kilomètres parcourus、Heures de roulage、Temps de trajet..

我在前三行测试了这个代码：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('mycollected_data1.xlsx')


print (df.iloc[:3, df.columns.get_indexer(['Valeurs','Valeurs.1','Valeurs.2'])])
a = df.iloc[1:3, [1,2,3]].sum()

print ('a\n', a)

这是输出:

    Valeurs Valeurs.1 Valeurs.2
0       3         5         0
1       2         1         1
2       0         0         0
a
 Valeurs      2.0
Valeurs.1    1.0
Valeurs.2    1.0
dtype: float64

期望输出：

        Valeurs Valeurs.1 Valeurs.2   sum
    0       3         5         0       8
    1       2         1         1       4
    2       0         0         0       0

如何让它计算特定给定行的总和？

Answer 1

IIUC,

我们可以使用 .sum，同时将轴指定为 1 以按行工作。

cols = ['Valeurs','Valeurs.1','Valeurs.2']

df['sum'] = df[cols].sum(axis=1)

print(df)

   Valeurs  Valeurs.1  Valeurs.2  sum
0        3          5          0    8
1        2          1          1    4
2        0          0          0    0

编辑，如果您需要访问某些行，您可以使用 .loc 函数，因为 @quant 具有

row_start = 0
row_end = 2
df.loc[row_start:row_end,cols].sum(axis=1)

忠告，您似乎重复了具有相似数据类型的列名，我会先清理您的列标题，然后融合您的数据框以获得表格模型。

Answer 2

您需要在求和函数中使用 axis=1

原版df

df
   Valeurs  Valeurs.1  Valeurs.2
0        3          5          0
1        2          1          1
2        0          0          0


cols = ['Valeurs','Valeurs.1','Valeurs.2']

df['sum'] = df.loc[0:2, cols].sum(axis=1)
df # final df

   Valeurs  Valeurs.1  Valeurs.2  sum
0        3          5          0    8
1        2          1          1    4
2        0          0          0    0

使用 Python 计算特定行的总和

Calculate sum of specific rows using Python

sum

rows

python-3.x

pandas