python - 用 pandas 求和不同的列。 Python

Question

我有一个代码可以用 pandas 连接 2 个数据帧并对总数进行求和。问题是我不想对 'Fecha' 和 'hours' 求和，因为正如您在示例中看到的那样，我有一行包含该值的所有值，并且我想要一个空行!

df = pd.read_csv('a_AR.csv')
df1 = pd.read_csv('a_US.csv')

frames = [df1, df]
result = pd.concat(frames)
result = result.sort_values(by=['Fecha','hours'])

del result['eCPM']
del result['Importe_a_pagar_a_medio']

result.loc['Total']= result.sum()

result.to_csv('a_AR-US_Days_hours.csv', index=False)

os.remove('a_US.csv')
os.remove('a_AR.csv')

结果示例:

Fecha,hours,impressions,revenue
22/01/2018,23hs,1666,0.73
22/01/2018,23hs,67,0.02
00hs00hs01hs01hs02hs02hs03hs03...,01/01/201801/01/201801/01/201801/01...,1733,0.75

Answer 1

您需要difference对于没有用于过滤的 Fecha 和 hours 列的所有列:

cols = df.columns.difference(['Fecha','hours'])

另一个更动态的解决方案 select_dtypes选择所有数字列:

cols = df.select_dtypes(np.number).columns

df.loc['Total']= df[cols].sum()