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Python Pandas DataFrame.sum() 的功能是计算 DataFrame 对象在指定轴上的值之和。

pandas.DataFrame.sum() 的语法

DataFrame.sum(
    axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, min_count=0, **kwargs
)

参数

返回值

如果没有指定 level，则返回所要求的轴的值之和的 Series，否则返回总和值的 DataFrame。

示例代码： DataFrame.sum() 沿列轴计算和值的方法

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'X': 
                   [1,2,3,4,5], 
                   'Y': [1, 2, 3,4,5], 
                   'Z': [3,4,5,6,3]})
print("DataFrame:")
print(df)

sums=df.sum()
print("Column-wise Sum:")
print(sums)

输出：

DataFrame:
   X  Y  Z
0  1  1  3
1  2  2  4
2  3  3  5
3  4  4  6
4  5  5  3
Column-wise Sum:
X    15
Y    15
Z    21
dtype: int64

它计算所有列 X、Y 和 Z 的总和，最后返回一个 Series 对象，其中包括每列的总和。

在 Pandas 中，要找到 DataFrame 中某一列的总和，只需要调用该列的 sum() 函数。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'X': 
                   [1,2,3,4,5], 
                   'Y': [1, 2, 3,4,5], 
                   'Z': [3,4,5,6,3]})
print("DataFrame:")
print(df)

sums=df["Z"].sum()
print("Sum of values of Z-column:")
print(sums)

输出：

DataFrame:
   X  Y  Z
0  1  1  3
1  2  2  4
2  3  3  5
3  4  4  6
4  5  5  3
Sum of values of Z-column:
21

它只给出了 DataFrame Z 列值的总和。

示例代码： DataFrame.sum() 沿行轴查找总和的方法

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'X': 
                   [1,2,3,4,5], 
                   'Y': [1, 2, 3,4,5], 
                   'Z': [3,4,5,6,3]})
print("DataFrame:")
print(df)

sums=df.sum(axis=1)
print("Row-wise sum:")
print(sums)

输出：

DataFrame:
   X  Y  Z
0  1  1  3
1  2  2  4
2  3  3  5
3  4  4  6
4  5  5  3
Row-wise sum:
0     5
1     8
2    11
3    14
4    13
dtype: int64

它计算所有行的总和，最后返回一个包含每行总和的 Series 对象。

在 Pandas 中，如果要找到 DataFrame 中某一行的总和，需要调用 sum() 函数来计算这一行的总和。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'X': 
                   [1,2,3,4,5], 
                   'Y': [1, 2, 3,4,5], 
                   'Z': [3,4,5,6,3]})
print("DataFrame:")
print(df)

sum_3=df.iloc[[2]].sum(axis=1)
print("Sum of values of 3rd Row:")
print(sum_3)

输出：

DataFrame:
   X  Y  Z
0  1  1  3
1  2  2  4
2  3  3  5
3  4  4  6
4  5  5  3
Sum of values of 3rd Row:
2    11
dtype: int64

它只给出了 DataFrame 的第三行的值的总和。

使用 iloc 方法根据索引来选择行。

示例代码：DataFrame.sum() 方法查找忽略 NaN 值的总和

使用 skipna 参数的默认值，即 skipna=True 沿指定的轴找到 DataFrame 的总和，忽略 NaN 值。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': 
                   [1,None,3,4,5], 
                   'Y': [1, None, 3,None,5], 
                   'Z': [3,4,5,6,3]})
print("DataFrame:")
print(df)

sums=df.sum()
print("Column-wise Sum:")
print(sums)

输出：

DataFrame:
     X    Y  Z
0  1.0  1.0  3
1  NaN  NaN  4
2  3.0  3.0  5
3  4.0  NaN  6
4  5.0  5.0  3
Column-wise Sum:
X    13.0
Y     9.0
Z    21.0
dtype: float64

如果你设置 skipna=True，如果 DataFrame 有 NaN 值，你将得到 NaN 值的和。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'X': 
                   [1,None,3,4,5], 
                   'Y': [1, None, 3,None,5], 
                   'Z': [3,4,5,6,3]})
print("DataFrame:")
print(df)

sums=df.sum(skipna=False)
print("Column-wise Sum:")
print(sums)

输出：

DataFrame:
     X    Y  Z
0  1.0  1.0  3
1  NaN  NaN  4
2  3.0  3.0  5
3  4.0  NaN  6
4  5.0  5.0  3
Column-wise Sum:
X     NaN
Y     NaN
Z    21.0
dtype: float64

这里，你会得到列 X 和 Y 之和的 NaN 值，因为它们都有 NaN 值。

示例代码：在 DataFrame.sum() 方法中设置 min_count

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'X': 
                   [1,None,3,4,5], 
                   'Y': [1, None, 3,None,5], 
                   'Z': [3,4,5,6,3]})
print("DataFrame:")
print(df)

sums=df.sum(min_count=4)
print("Column-wise Sum:")
print(sums)

输出：

DataFrame:
     X    Y  Z
0  1.0  1.0  3
1  NaN  NaN  4
2  3.0  3.0  5
3  4.0  NaN  6
4  5.0  5.0  3
Column-wise Sum:
X    13.0
Y     NaN
Z    21.0
dtype: float64

在这里，你可以得到 Y 列之和的 NaN 值，因为 Y 列只有 3 个非 NaN 值，小于 min_count 参数的值。