บางครั้ง อาจจำเป็นต้องได้รับผลรวมของคอลัมน์เฉพาะ นี่คือจุดที่สามารถใช้ฟังก์ชัน 'sum' ได้
คอลัมน์ที่ต้องคำนวณผลรวมสามารถส่งผ่านเป็นค่าไปยังฟังก์ชันผลรวมได้ ดัชนีของคอลัมน์ยังสามารถส่งต่อเพื่อหาผลรวมได้
ให้เราดูการสาธิตของสิ่งเดียวกัน -
ตัวอย่าง
import pandas as pd
my_data = {'Name':pd.Series(['Tom','Jane','Vin','Eve','Will']),'Age':pd.Series([45, 67, 89, 12, 23]),'value':pd.Series([8.79,23.24,31.98,78.56,90.20])
}
print("The dataframe is :")
my_df = pd.DataFrame(my_data)
print(my_df)
print("The sum of 'age' column is :")
print(my_df.sum(1)) ผลลัพธ์
The dataframe is : Name Age value 0 Tom 45 8.79 1 Jane 67 23.24 2 Vin 89 31.98 3 Eve 12 78.56 4 Will 23 90.20 The sum of 'age' column is : 0 53.79 1 90.24 2 120.98 3 90.56 4 113.20 dtype: float64
คำอธิบาย
-
ไลบรารีที่จำเป็นจะถูกนำเข้า และให้ชื่อแทนเพื่อความสะดวกในการใช้งาน
-
พจนานุกรมของชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยคีย์และค่าถูกสร้างขึ้น โดยที่ค่าจริง ๆ แล้วเป็นโครงสร้างข้อมูลชุดข้อมูล
-
พจนานุกรมนี้จะถูกส่งต่อไปเป็นพารามิเตอร์ไปยังฟังก์ชัน 'Dataframe' ที่มีอยู่ในไลบรารี 'pandas'
-
พิมพ์ดาต้าเฟรมบนคอนโซล
-
เรากำลังพิจารณาผลรวมของคอลัมน์ "อายุ"
-
ชื่อของคอลัมน์ที่ต้องคำนวณผลรวมจะถูกส่งผ่านเป็นพารามิเตอร์ไปยังฟังก์ชัน 'sum'
-
ผลรวมจะถูกพิมพ์บนคอนโซล
