python - 数据帧的行总和返回零。 (当只有几行有 N/A 时)-6ren

python - 数据帧的行总和返回零。 (当只有几行有 N/A 时)

转载作者：太空宇宙更新时间：2023-11-03 16:26:26

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df['total'] =df.sum(axis=1)
print(df.tail(5))   
                  Apr 2015 May 2015          Jun 2015          Jul 2015  \
Redmond, WA        21.2594  21.0405  Division by zero  Division by zero   
Plantation, FL     23.8435  25.0725            28.834            23.527   
Lawrenceville, GA  10.7847   10.161           11.7116           14.7928   
Highland Park, IL  21.2594  21.0405           21.1542           21.5423   
Beaverton, OR          n/a      n/a               n/a               n/a   

                           Aug 2015          Sep 2015          Oct 2015  \
Redmond, WA        Division by zero  Division by zero  Division by zero   
Plantation, FL              23.6495             20.69           21.2267   
Lawrenceville, GA           14.1778           12.4531           10.8317   
Highland Park, IL           20.6783           21.0254  Division by zero   
Beaverton, OR                   n/a  Division by zero  Division by zero   

                           Nov 2015          Dec 2015          Jan 2016  \
Redmond, WA        Division by zero  Division by zero  Division by zero   
Plantation, FL                  n/a               n/a               n/a   
Lawrenceville, GA            10.423           10.3803               n/a   
Highland Park, IL  Division by zero  Division by zero  Division by zero   
Beaverton, OR      Division by zero  Division by zero  Division by zero   

                           Feb 2016          Mar 2016  total  
Redmond, WA        Division by zero  Division by zero    0.0  
Plantation, FL                  n/a               n/a    0.0  
Lawrenceville, GA               n/a               n/a    0.0  
Highland Park, IL  Division by zero  Division by zero    0.0  
Beaverton, OR      Division by zero  Division by zero    0.0

它返回一个由 0.0 组成的列，这显然不是。理想情况下，我想要每行的总和，当该行中有 N/A 或任何其他文本时，返回 N/A。非常感谢。

最佳答案

使用replace删除数据框中的所有字符串。试试这个，我只获取了您的部分数据。

df
Out[35]: 
   Apr 2015  May 2015          Jun 2015          Jul 2015          Aug 2015  
    0   21.2594   21.0405  Division by zero  Division by zero  Division by zero   
    1       NaN   23.8435           25.0725               NaN               NaN   
    2   21.2594   21.0405  Division by zero  Division by zero  Division by zero   
    3       NaN   23.8435           25.0725               NaN               NaN   
    4   21.2594   21.0405  Division by zero  Division by zero               n/a   
    5       NaN   23.8435           25.0725               NaN               NaN 



           Sep 2015          Oct 2015          Nov 2015          Dec 2015  
0  Division by zero  Division by zero  Division by zero  Division by zero   
1               NaN               NaN               NaN               NaN   
2  Division by zero  Division by zero  Division by zero  Division by zero   
3               NaN               NaN               NaN               NaN   
4               n/a               n/a  Division by zero  Division by zero   
5               NaN               NaN               NaN               NaN   

           Jan 2016  Feb 2016  Mar 2016  total  
0  Division by zero       NaN       NaN    NaN  
1               NaN       NaN       NaN    NaN  
2  Division by zero       NaN       NaN    NaN  
3               NaN       NaN       NaN    NaN  
4  Division by zero       NaN       NaN    NaN  
5               NaN       NaN       NaN    NaN  

Out[46]:df.replace('Division by zero|n/a','N/A',regex=True,inplace =True)
    df
Out[59]: 
   Apr 2015  May 2015 Jun 2015 Jul 2015 Aug 2015 Sep 2015 Oct 2015 Nov 2015
     0   21.2594   21.0405      N/A      N/A      N/A      N/A      N/A      N/A   
1       NaN   23.8435  25.0725      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN   
2   21.2594   21.0405      N/A      N/A      N/A      N/A      N/A      N/A   
3       NaN   23.8435  25.0725      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN   
4   21.2594   21.0405      N/A      N/A      N/A      N/A      N/A      N/A   
5       NaN   23.8435  25.0725      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN   

  Dec 2015 Jan 2016  Feb 2016  Mar 2016  total  
0      N/A      N/A       NaN       NaN    NaN  
1      NaN      NaN       NaN       NaN    NaN  
2      N/A      N/A       NaN       NaN    NaN  
3      NaN      NaN       NaN       NaN    NaN  
4      N/A      N/A       NaN       NaN    NaN  
5      NaN      NaN       NaN       NaN    NaN 




Out[50]: df['total']=df.sum(axis=1,skipna=False)

   df
Out[80]: 
   Apr 2015  May 2015 Jun 2015 Jul 2015 Aug 2015 Sep 2015 Oct 2015 Nov 2015 
0   21.2594   21.0405      N/A      N/A      N/A      N/A      N/A      N/A   
1       NaN   23.8435  25.0725      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN   
2   21.2594   21.0405      N/A      N/A      N/A      N/A      N/A      N/A   
3       NaN   23.8435  25.0725      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN   
4   21.2594   21.0405      N/A      N/A      N/A      N/A      N/A      N/A   
5       NaN   23.8435  25.0725      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN   

  Dec 2015 Jan 2016  Feb 2016  Mar 2016  total  
0      N/A      N/A       NaN       NaN    NaN  
1      NaN      NaN       NaN       NaN    NaN  
2      N/A      N/A       NaN       NaN    NaN  
3      NaN      NaN       NaN       NaN    NaN  
4      N/A      N/A       NaN       NaN    NaN  
5      NaN      NaN       NaN       NaN    NaN

关于python - 数据帧的行总和返回零。 (当只有几行有 N/A 时)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37950961/

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