python renomear Obter total da coluna Pandas




renomear colunas pandas (4)

Semelhante à obtenção do comprimento de um dataframe, len(df) , o seguinte funcionou para pandas e blaze:

Total = sum(df['MyColumn'])

ou alternativamente

Total = sum(df.MyColumn)
print Total

Alvo

Eu tenho um quadro de dados do Pandas, como mostrado abaixo, com várias colunas e gostaria de obter o total da coluna, MyColumn .

Quadro de dados - df :

print df

           X           MyColumn  Y              Z   
0          A           84        13.0           69.0   
1          B           76         77.0          127.0   
2          C           28         69.0           16.0   
3          D           28         28.0           31.0   
4          E           19         20.0           85.0   
5          F           84        193.0           70.0   

Minha tentativa :

Eu tentei obter a soma da coluna usando groupby e .sum() :

Total = df.groupby['MyColumn'].sum()

print Total

Isso causa o seguinte erro:

TypeError: 'instancemethod' object has no attribute '__getitem__'

Saída esperada

Eu esperava que a saída fosse a seguinte:

319

Ou, como alternativa, eu gostaria que o df fosse editado com uma nova row intitulada TOTAL contendo o total:

           X           MyColumn  Y              Z   
0          A           84        13.0           69.0   
1          B           76         77.0          127.0   
2          C           28         69.0           16.0   
3          D           28         28.0           31.0   
4          E           19         20.0           85.0   
5          F           84        193.0           70.0   
TOTAL                  319

Answer #1

Outra opção que você pode usar aqui:

df.loc["Total", "MyColumn"] = df.MyColumn.sum()

#         X  MyColumn      Y       Z
#0        A     84.0    13.0    69.0
#1        B     76.0    77.0   127.0
#2        C     28.0    69.0    16.0
#3        D     28.0    28.0    31.0
#4        E     19.0    20.0    85.0
#5        F     84.0   193.0    70.0
#Total  NaN    319.0     NaN     NaN

Você também pode usar o método append() :

df.append(pd.DataFrame(df.MyColumn.sum(), index = ["Total"], columns=["MyColumn"]))

Atualizar:

Caso você precise anexar soma a todas as colunas numéricas , siga um destes procedimentos:

Use o append para fazer isso de maneira funcional (não altera o quadro de dados original):

# select numeric columns and calculate the sums
sums = df.select_dtypes(pd.np.number).sum().rename('total')

# append sums to the data frame
df.append(sums)
#         X  MyColumn      Y      Z
#0        A      84.0   13.0   69.0
#1        B      76.0   77.0  127.0
#2        C      28.0   69.0   16.0
#3        D      28.0   28.0   31.0
#4        E      19.0   20.0   85.0
#5        F      84.0  193.0   70.0
#total  NaN     319.0  400.0  398.0

Use loc para alterar o quadro de dados no local:

df.loc['total'] = df.select_dtypes(pd.np.number).sum()
df
#         X  MyColumn      Y      Z
#0        A      84.0   13.0   69.0
#1        B      76.0   77.0  127.0
#2        C      28.0   69.0   16.0
#3        D      28.0   28.0   31.0
#4        E      19.0   20.0   85.0
#5        F      84.0  193.0   70.0
#total  NaN     638.0  800.0  796.0

Answer #2

Você deve usar sum :

Total = df['MyColumn'].sum()
print (Total)
319

Então você usa loc com Series , nesse caso o índice deve ser definido como o mesmo da coluna específica que você precisa somar:

df.loc['Total'] = pd.Series(df['MyColumn'].sum(), index = ['MyColumn'])
print (df)
         X  MyColumn      Y      Z
0        A      84.0   13.0   69.0
1        B      76.0   77.0  127.0
2        C      28.0   69.0   16.0
3        D      28.0   28.0   31.0
4        E      19.0   20.0   85.0
5        F      84.0  193.0   70.0
Total  NaN     319.0    NaN    NaN

porque se você passar escalar, os valores de todas as linhas serão preenchidos:

df.loc['Total'] = df['MyColumn'].sum()
print (df)
         X  MyColumn      Y      Z
0        A        84   13.0   69.0
1        B        76   77.0  127.0
2        C        28   69.0   16.0
3        D        28   28.0   31.0
4        E        19   20.0   85.0
5        F        84  193.0   70.0
Total  319       319  319.0  319.0

Duas outras soluções estão com at e ix veja os aplicativos abaixo:

df.at['Total', 'MyColumn'] = df['MyColumn'].sum()
print (df)
         X  MyColumn      Y      Z
0        A      84.0   13.0   69.0
1        B      76.0   77.0  127.0
2        C      28.0   69.0   16.0
3        D      28.0   28.0   31.0
4        E      19.0   20.0   85.0
5        F      84.0  193.0   70.0
Total  NaN     319.0    NaN    NaN
df.ix['Total', 'MyColumn'] = df['MyColumn'].sum()
print (df)
         X  MyColumn      Y      Z
0        A      84.0   13.0   69.0
1        B      76.0   77.0  127.0
2        C      28.0   69.0   16.0
3        D      28.0   28.0   31.0
4        E      19.0   20.0   85.0
5        F      84.0  193.0   70.0
Total  NaN     319.0    NaN    NaN

Nota: Desde o Pandas v0.20, o ix foi descontinuado. Use loc ou iloc .


Answer #3

Como outra opção, você pode fazer algo como abaixo

Group   Valuation   amount
    0   BKB Tube    156
    1   BKB Tube    143
    2   BKB Tube    67
    3   BAC Tube    176
    4   BAC Tube    39
    5   JDK Tube    75
    6   JDK Tube    35
    7   JDK Tube    155
    8   ETH Tube    38
    9   ETH Tube    56

Abaixo do script, você pode usar os dados acima

import pandas as pd    
data = pd.read_csv("daata1.csv")
bytreatment = data.groupby('Group')
bytreatment['amount'].sum()




sum