如何通过熊猫计算数据框中的总数答案

【问题标题】：How to calculate totals in dataframe by pandas如何通过熊猫计算数据框中的总数
【发布时间】：2020-05-31 08:05:57
【问题描述】：

我有这个数据框：

Date Trader1 Trader2 Trader3
01/04/2020  4   6   8
02/04/2020  4   6   8
03/04/2020  4   7   8
04/04/2020  4   7   8
05/04/2020  3   5   7
06/04/2020  2   4   7
07/04/2020  2   3   6
08/04/2020  3   3   6
09/04/2020  3   5   7
10/04/2020  3   5   7
11/04/2020  3   5   6

我想使用 python/pandas 库获取每列的总计。当我应用a.loc['Total'] = pd.Series(a.sum()) 时，我可以将结果作为每列的总计，但它也会将Date 列（日期）的值相加。如何仅计算所需列的总数？

【问题讨论】：

标签： python pandas multiple-columns

【解决方案1】：

DataFrame.select_dtypes只能选择数字列：

a.loc['Total'] = a.select_dtypes(np.number).sum()

您可以通过DataFrame.drop 删除列Date：

a.loc['Total'] = a.drop('Date', axis=1).sum()

或者通过DataFrame.iloc选择所有没有first by位置的列：

a.loc['Total'] = a.iloc[:, 1:].sum()

print (a)
             Date  Trader1  Trader2  Trader3
0      01/04/2020      4.0      6.0      8.0
1      02/04/2020      4.0      6.0      8.0
2      03/04/2020      4.0      7.0      8.0
3      04/04/2020      4.0      7.0      8.0
4      05/04/2020      3.0      5.0      7.0
5      06/04/2020      2.0      4.0      7.0
6      07/04/2020      2.0      3.0      6.0
7      08/04/2020      3.0      3.0      6.0
8      09/04/2020      3.0      5.0      7.0
9      10/04/2020      3.0      5.0      7.0
10     11/04/2020      3.0      5.0      6.0
Total         NaN     35.0     56.0     78.0

【讨论】：

【解决方案2】：

data[['Trader1','Trader2','Trader3']].sum()

我刚刚看到你的评论，可能有更好的方法，但我认为这应该可行

data[data.columns[1:]].sum()

你必须在最后一行提供范围。

【讨论】：

你可以像上面一样传递你想要计算总数的列。
如果我不知道数字或“交易者”列并且不知道确切名称，如何修改？像data[[1:]].sum() 这样的东西会起作用吗？
也是@jezrael a.loc['Total'] = a.iloc[:, 1:].sum() 答案的最后一部分，正是你想要的东西。