Como obter a Soma da Coluna Pandas
-
Método para obter a soma da coluna Pandas
DataFrame -
Soma cumulativa com
groupby - Método para obter a Soma das Colunas com base em Valores Condicionais de Outras Colunas
Apresentaremos como obter a soma de pandas dataFrame column. Inclui métodos como o cálculo da soma cumulativa com groupby, e a soma das colunas com base no condicional de outros valores de coluna.
Método para obter a soma da coluna Pandas DataFrame
Primeiro, criamos um array aleatório utilizando a biblioteca NumPy e depois obtemos a soma de cada coluna utilizando a função sum().
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, size=(10, 4)), columns=list("1234"))
print(df)
Total = df["1"].sum()
print("Column 1 sum:", Total)
Total = df["2"].sum()
print("Column 2 sum:", Total)
Total = df["3"].sum()
print("Column 3 sum:", Total)
Total = df["4"].sum()
print("Column 4 sum:", Total)
O método Pandas DataFrame sum() totaliza a coluna Pandas.
Se você executar este código, você obterá a saída da seguinte forma.
1 2 3 4
0 2 2 3 8
1 9 4 3 1
2 8 5 6 0
3 9 5 7 4
4 2 7 3 7
5 9 4 1 3
6 6 7 7 3
7 0 4 2 8
8 0 6 6 4
9 5 8 7 2
Column 1 sum: 50
Column 2 sum: 52
Column 3 sum: 45
Column 4 sum: 40
Soma cumulativa com groupby
Podemos obter a soma acumulada dos Pandas utilizando o método groupby. Considere as seguintes colunas DataFrame com Date, Fruit, e Sales:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"Date": ["08/09/2018", "10/09/2018", "08/09/2018", "10/09/2018"],
"Fruit": ["Apple", "Apple", "Banana", "Banana"],
"Sale": [34, 12, 22, 27],
}
)
Se quisermos calcular a soma cumulativa de Venda por Fruta e para cada data, podemos fazer:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"Date": ["08/09/2018", "10/09/2018", "08/09/2018", "10/09/2018"],
"Fruit": ["Apple", "Apple", "Banana", "Banana"],
"Sale": [34, 12, 22, 27],
}
)
print(df.groupby(by=["Fruit", "Date"]).sum().groupby(level=[0]).cumsum())
Após executar os códigos acima, obteremos a seguinte saída, que mostra a soma cumulativa de Fruit para cada data:
Fruit Date Sale
Apple 08/09/2018 34
10/09/2018 46
Banana 08/09/2018 22
10/09/2018 49
Método para obter a Soma das Colunas com base em Valores Condicionais de Outras Colunas
Este método fornece funcionalidade para obter a soma se a condição dada for True e substituir a soma por um valor dado se a condição for False. Considere o seguinte código,
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=list("xyz"))
df["sum"] = df.loc[df["x"] > 0, ["x", "y"]].sum(axis=1)
df["sum"].fillna(0, inplace=True)
print(df)
No código acima, acrescentamos uma nova coluna sum ao DataFrame. O elemento sum é a soma das duas primeiras colunas ['x','y'] se ['x'] for maior que 1, caso contrário, substituímos sum por 0.
Depois de executar o código, obteremos a seguinte saída (os valores podem ser diferentes no seu caso).
x y z sum
0 -1.067619 1.053494 0.179490 0.000000
1 -0.349935 0.531465 -1.350914 0.000000
2 -1.650904 1.534314 1.773287 0.000000
3 2.486195 0.800890 -0.132991 3.287085
4 1.581747 -0.667217 -0.182038 0.914530