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Pandas で特定の DataFrame 行を合計するにはどうすればよいですか?

2024 年 11 月 9 日に公開
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How to Sum Specific DataFrame Rows in Pandas?

Pandas の特定の列のデータフレーム行を合計する方法

特定のデータフレームについて、値の合計を計算する必要がある場合があります。特定の行。 df[['a', 'b', 'd']].map(sum) を通じてこれを達成しようとすると、問題が発生する可能性があります。

このタスクの適切な操作には sum() の使用が含まれます。軸=1の場合。この操作は、数値以外の列を無視して、各行の合計を計算します。正確性を確保するには、特に Pandas バージョン 2.0 以降では、numeric_only=True を指定することをお勧めします。

たとえば、列 'a'、'b'、'c'、および 'd' を持つ DataFrame を考えてみましょう。ここで、「c」は数値以外の列です:

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [2, 3, 4], 'c': ['dd', 'ee', 'ff'], 'd': [5, 9, 1]})

列 'a'、'b'、および 'd' の合計を計算するには、次を使用できます:

df['e'] = df.sum(axis=1, numeric_only=True)

これにより、目的の列の合計を含む列 'e' が追加されます。

他の列を除外して特定の列を合計したい場合は、列のリストを指定できます。そして、col_list.remove(column_name).

col_list = list(df)
col_list.remove('d')
df['e'] = df[col_list].sum(axis=1)

これにより、指定された列の合計で新しい列 'e' が作成されます。

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