python - 如何在 Python 中对数据框的特定行求和

Question

我有一个数据框 A，我想对行索引值大于或等于 10 的行求和。如果这不可能，我也可以接受对第 2-3 行求和的代码。

import pandas as pd
import numpy as np
A = """
        Tier         Oct   Nov   Dec
    0   up to 2M     4     5     10
    1   5M           3     2     7
    2   10M          6     0     2
    3   15M          1     3     5
   """
tenplus = pd.Series(A(axis=0),index=A.columns[1:])

但这对整个表求和。我可以做的一件事是从第 2-3 行构建另一个数据框并对它们求和，但我更愿意学习最佳实践!

谢谢!

Answer 1

您可以使用普通的切片索引来选择要求和的行:

print(df)
#        Tier  Oct  Nov  Dec
# 0  up to 2M    4    5   10
# 1        5M    3    2    7
# 2       10M    6    0    2
# 3       15M    1    3    5

# select the last two rows
print(df[2:4])
#   Tier  Oct  Nov  Dec
# 2  10M    6    0    2
# 3  15M    1    3    5

# sum over them
print(df[2:4].sum())
# Tier    10M15M
# Oct          7
# Nov          3
# Dec          7
# dtype: object

如您所见，对 Tier 列求和会得到毫无意义的结果，因为“求和”字符串只是将它们连接起来。仅对最后三列求和会更有意义:

# select the last two rows and the last 3 columns
print(df.loc[2:4, ['Oct', 'Nov', 'Dec']])
#    Oct  Nov  Dec
# 2    6    0    2
# 3    1    3    5

# sum over them
print(df.loc[2:4, ['Oct', 'Nov', 'Dec']].sum())
# Oct    7
# Nov    3
# Dec    7
# dtype: int64

# alternatively, use df.iloc[2:4, 1:] to select by column index rather than name

您可以阅读更多有关索引在 pandas 中如何工作的信息 in the documentation here .