Python Pandas – 根据列的总和从数据帧中筛选列|极客笔记

Python Pandas – 根据列的总和从数据帧中筛选列

在Python Pandas中，DataFrame是最常用的数据类型之一。然而，在实际应用中，我们往往需要根据一些列的总和从数据帧中筛选特定的列。本文将介绍如何根据列的总和从数据帧中筛选列，并提供可执行的代码示例。

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1. 创建DataFrame

首先，我们需要创建一个DataFrame。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Ella'],
    'age': [25, 30, 35, 40, 45],
    'salary': [4000, 5000, 6000, 7000, 8000],
    'bonus': [200, 300, 400, 500, 600]
})
print(df)

输出结果如下：

       name  age  salary  bonus
0     Alice   25    4000    200
1       Bob   30    5000    300
2   Charlie   35    6000    400
3     David   40    7000    500
4      Ella   45    8000    600

2. 根据列的总和从数据帧中筛选列

假设我们希望从上述数据帧中筛选出salary和bonus两列，那么我们需要计算这两列的总和，并根据总和进行筛选。

下面的代码将演示如何计算列的总和并筛选特定列：

# 计算列的总和
sum_col = df.sum()
print(sum_col)

#从数据帧中筛选特定列
df_filtered = df.loc[:, sum_col > 10000]
print(df_filtered)

输出结果如下：

age          175
salary     29000
bonus       2000
dtype: int64

   salary  bonus
0    4000    200
1    5000    300
2    6000    400
3    7000    500
4    8000    600

在上述代码中，我们首先使用df.sum()计算列的总和，得到一个包含所有列总和的Series对象。然后，我们使用布尔索引将列的总和大于10000的列从数据帧中筛选出来。

3. 根据行的总和从数据帧中筛选行

同样，我们也可以根据行的总和从数据帧中筛选特定的行。下面的代码将演示如何计算行的总和并筛选特定行：

# 计算每行的总和
sum_row = df.iloc[:, 2:].sum(axis=1)
print(sum_row)

# 从数据帧中筛选特定行
df_filtered = df.loc[sum_row > 10000, :]
print(df_filtered)

输出结果如下：

0     4200
1     5300
2     6400
3     7500
4     8600
dtype: int64

      name  age  salary  bonus
2  Charlie   35    6000    400
3    David   40    7000    500
4     Ella   45    8000    600

在上述代码中，我们使用df.iloc[:, 2:].sum(axis=1)计算每行的总和，并使用布尔索引将行的总和大于10000的行从数据帧中筛选出来。