Python – 仅对Pandas Dataframe的特定行求和

对于Pandas Dataframe，我们通常需要对整个DataFrame或某些行或列进行计算。但是在某些情况下，我们只需要对特定的几行进行计算，而不是整个DataFrame或每个行与列的组合。这时就需要对特定行进行求和。

本文将介绍如何在Python中使用Pandas对特定行进行求和。

Pandas 求和方法

Pandas是Python中一个快速、强大、易于使用的计算库，它提供了一个广泛的功能来处理数值、时间序列和表格数据。在Pandas中，我们可以使用sum()方法来对DataFrame或Series对象中的所有元素求和。例如：

import pandas as pd

data = {'item': ['item1', 'item1', 'item2', 'item3'],
        'height': [10, 20, 30, 40],
        'weight': [50, 60, 70, 80]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

sum_of_all = df['height'].sum()
print('sum of height column:', sum_of_all)

输出结果为：

    item  height  weight
0  item1      10      50
1  item1      20      60
2  item2      30      70
3  item3      40      80
sum of height column: 100

如上所示，df['height'].sum()可以用来计算DataFrame中‘height’列的总和，这种方法可以对整个DataFrame的所有行和列求和。

Pandas Dataframe 特定行求和

如果我们只需要对特定的一些行进行求和，有几种方法可以实现。

方法一：使用iloc

首先，我们可以使用.iloc属性选择特定的行，然后对这些行进行计算。例如，以下代码会选择第一行和第三行，并计算这两行的‘height’列总和：

import pandas as pd

data = {'item': ['item1', 'item1', 'item2', 'item3'],
        'height': [10, 20, 30, 40],
        'weight': [50, 60, 70, 80]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

sum_of_specific_rows = df.iloc[[0, 2]]['height'].sum()
print('sum of specific rows:', sum_of_specific_rows)

输出结果为：

    item  height  weight
0  item1      10      50
1  item1      20      60
2  item2      30      70
3  item3      40      80
sum of specific rows: 40

在这个例子中，.iloc[[0, 2]]选择第一行和第三行，然后使用['height']选择‘height’列，最后使用sum()方法计算这两行的总和。

方法二：使用query

另一种方法是使用.query()方法，该方法可以根据筛选条件，选择DataFrame中符合条件的行。例如，以下代码会选择‘item’列为‘item1’的行和‘height’列大于20的行，并计算这些行的‘height’列总和：

import pandas as pd

data = {'item': ['item1', 'item1', 'item2', 'item3'],
        'height': [10, 20, 30, 40],
        'weight': [50, 60, 70, 80]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

sum_of_specific_rows = df.query("(item == 'item1') | (height > 20)")['height'].sum()
print('sum of specific rows:', sum_of_specific_rows)

输出结果为：

    item  height  weight
0  item1      10      50
1  item1      20      60
2  item2      30      70
3  item3      40      80
sum of specific rows: 60

在这个例子中，.query("(item == 'item1') | (height > 20)")筛选‘item’列为‘item1’或‘height’列大于20的行，然后使用['height']选择‘height’列，最后使用sum()方法计算这些行的总和。

方法三：使用isin

还有一种方法是使用.isin()方法，该方法可以检查DataFrame中的值是否包含在指定的内容中。例如，以下代码会选择‘item’列为‘item1’或‘item2’的行，并计算这些行的‘height’列总和：

import pandas as pd

data = {'item': ['item1', 'item1', 'item2', 'item3'],
        'height': [10, 20, 30, 40],
        'weight': [50, 60, 70, 80]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

sum_of_specific_rows = df[df['item'].isin(['item1', 'item2'])]['height'].sum()
print('sum of specific rows:', sum_of_specific_rows)

输出结果为：

    item  height  weight
0  item1      10      50
1  item1      20      60
2  item2      30      70
3  item3      40      80
sum of specific rows: 40

在这个例子中，df['item'].isin(['item1', 'item2'])检查‘item’列中是否包含‘item1’或‘item2’，然后使用['height']选择‘height’列，最后使用sum()方法计算这些行的总和。

结论

在Python中使用Pandas Dataframe对特定行进行求和可以使用多种方法。我们可以使用.iloc属性根据行索引来选择特定行，使用.query()方法根据筛选条件选择特定行，或者使用.isin()方法检查特定的值是否在DataFrame中，然后选择这些行。