パンダ列の合計を取得する

目標

以下に示すように、複数の列を持つPandasデータフレームがあり、列の合計を取得したいと考えていますMyColumn。

データフレーム -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   

私の試み：

groupbyand を使用して列の合計を取得しようとしました.sum()：

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

print Total

これにより、次のエラーが発生します。

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

期待される出力

出力は次のようになると予想していました。

319

または、合計を含むdf新しいrowタイトルTOTALが付けられた状態で編集したいと思います。

           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

あなたは使うべきですsum：

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

次にlocwith を使用します。Seriesその場合、インデックスは合計する必要がある特定の列と同じように設定する必要があります。

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

スカラーを渡すと、すべての行の値が入力されるためです。

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

他の2つのソリューションはでありat、ix以下のアプリケーションを参照してください。

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

注： Pandas v0.20以降、ix非推奨になりました。locまたはiloc代わりに使用します。

あなたがここで行くことができる別のオプション：

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

append()メソッドを使用することもできます：

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

更新：

すべての数値列に合計を追加する必要がある場合は、次のいずれかを実行できます。

appendこれを機能的に実行するために使用します（元のデータフレームは変更しません）。

# 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

locデータフレームを所定の位置に変更するために使用します。

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

データフレームの長さを取得するのと同様にlen(df)、以下はパンダとブレイズで機能しました：

Total = sum(df['MyColumn'])

または代わりに

Total = sum(df.MyColumn)
print Total

列を合計するには2つの方法があります

データセット= pd.read_csv（ "data.csv"）

1：sum（dataset.Column_name）

2：dataset ['Column_Name']。sum（）

これに問題がある場合は、修正してください。

他のオプションとして、以下のようなことができます

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

スクリプトの下で、上記のデータに使用できます

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