Python - 仅对 Pandas 数据帧的特定行求和

要仅对特定行求和，请使用loc()方法。使用 : 操作符提及开始和结束行索引。使用loc()，您还可以设置要包含的列。我们可以在新列中显示结果。

首先，让我们创建一个 DataFrame。我们有产品记录，包括期初和期末股票 -

dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"], "Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500], "Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]})

某些行的总和，即1^日两行。列名也loc()在即 Opening_Stock 和 Closing_Stock 中提到。我们在新列“Sum_Result”中显示结果 -

dataFrame['Sum_Result'] = dataFrame.loc[0 : 1,["Opening_Stock" , "Closing_Stock"]].sum(axis = 1)

示例

以下是完整的代码 -

import pandas as pd

dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"], "Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500], "Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]})

print"DataFrame...\n",dataFrame

# sum of some rows
# Column names also mentioned in the loc() i.e. Opening_Stock and Closing_Stock
# displaying result in a new column Sum_Result
dataFrame['Sum_Result'] = dataFrame.loc[0 : 1,["Opening_Stock" , "Closing_Stock"]].sum(axis = 1)
print"\nSumming some rows...\n",dataFrame

这将产生以下输出 -

DataFrame...
   Closing_Stock   Opening_Stock   Product
0           200             300    SmartTV
1           500             700    ChromeCast
2          1000            1200    Speaker
3           900            1500    Earphone

Summing some rows...
   Closing_Stock   Opening_Stock   Product   Sum_Result
0           200             300    SmartTV       500.0
1           500             700    ChromeCast   1200.0
2          1000            1200    Speaker         NaN
3           900            1500    Earphone        NaN