Cómo calcular la suma de columnas en pandas

Actualizado por ultima vez el 7 de mayo de 2021, por .

A menudo, puede estar interesado en calcular la suma de una o más columnas en un DataFrame de pandas. Afortunadamente, puede hacer esto fácilmente en pandas usando la función sum () .

Este tutorial muestra varios ejemplos de cómo utilizar esta función.

Ejemplo 1: encontrar la suma de una sola columna

Supongamos que tenemos el siguiente DataFrame de pandas:

importar pandas como pd
 importar numpy como np

#create DataFrame
df = pd.DataFrame ({'calificación': [90, 85, 82, 88, 94, 90, 76, 75, 87, 86],
                   'puntos': [25, 20, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],
                   'asiste': [5, 7, 7, 8, 5, 7, 6, 9, 9, 5],
                   'rebotes': [np.nan, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 10, 10, 7]})

#view DataFrame 
df

	puntos de calificación ayuda a rebotes
0 90 25 5 NaN
1 85 20 7 8
2 82 14 7 10
3 88 16 8 6
4 94 27 5 6
5 90 20 7 9
6 76 12 6 6
7 75 15 9 10
8 87 14 9 10
9 86 19 5 7

Podemos encontrar la suma de la columna titulada «puntos» usando la siguiente sintaxis:

df ['puntos']. suma ()

182

La función sum () también excluirá NA de forma predeterminada. Por ejemplo, si encontramos la suma de la columna «rebotes», el primer valor de «NaN» simplemente se excluirá del cálculo:

df ['rebotes']. suma ()

72,0

Ejemplo 2: encontrar la suma de varias columnas

Podemos encontrar la suma de varias columnas usando la siguiente sintaxis:

# encontrar columnas de suma de puntos y rebotes 
df [['rebotes', 'puntos']]. suma ()

rebotes 72.0
puntos 182.0
dtype: float64

Ejemplo 3: encontrar la suma de todas las columnas

También podemos encontrar la suma de todas las columnas usando la siguiente sintaxis:

# encontrar la suma de todas las columnas en DataFrame 
df. suma ()

clasificación 853.0
puntos 182.0
asiste 68.0
rebotes 72.0
dtype: float64

Para las columnas que no son numéricas, la función sum () simplemente no calculará la suma de esas columnas.

Puede encontrar la documentación completa para la función sum () aquí .

  • https://r-project.org
  • https://www.python.org/
  • https://www.stata.com/

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