Pandas — мощная библиотека Python, широко используемая для манипулирования и анализа данных. При работе с данными в табличном формате часто требуется вычислить сумму конкретных столбцов. В этой статье мы рассмотрим различные методы суммирования столбцов в Pandas DataFrame, предоставив примеры кода для каждого метода. Независимо от того, новичок вы или опытный аналитик данных, это подробное руководство предложит вам несколько подходов для эффективного суммирования столбцов в Pandas.

Метод 1: использование функции sum()

column_sum = df.sum()

Метод 2. Доступ к столбцам по имени

column_sum = df['column_name'].sum()

Метод 3. Выбор нескольких столбцов

column_sum = df[['column_name1', 'column_name2']].sum()

Метод 4. Суммирование столбцов по определенной оси

column_sum = df.sum(axis=0)  # Summing along the vertical axis (columns)

Метод 5: использование функции apply()

column_sum = df.apply(lambda x: x.sum())

Метод 6: использование библиотеки numpy

import numpy as np
column_sum = np.sum(df, axis=0)

Метод 7. Использование функции agg()с пользовательским агрегированием

column_sum = df.agg({'column_name': 'sum'})

Метод 8: использование функции eval()(с осторожностью)

column_sum = df.eval('column_name1 + column_name2')

В этой статье мы рассмотрели восемь различных методов суммирования столбцов в DataFrame Pandas. Каждый метод имеет свои преимущества и варианты использования, поэтому выберите тот, который лучше всего соответствует вашим конкретным требованиям. Независимо от того, предпочитаете ли вы простой однострочный формат или вам нужна большая гибкость с помощью пользовательских агрегаций, Pandas предоставляет ряд возможностей для эффективного расчета сумм столбцов. Освоив эти методы, вы будете хорошо подготовлены к решению задач по манипулированию данными и оптимизируете рабочий процесс анализа данных.

Не забывайте практиковаться и экспериментировать с этими методами, чтобы глубже понять их возможности. Удачного программирования с Pandas!