熊猫，将特定范围的单元格连续求和

Question

具有以下字符串Pandas DataFrame ：  key  0 1-9 10-18 19-27 28-36 37-45 46-54 55-63 64-72 73-81 82-90 91-99 1001   A  1   2     1     4     1     1     1     7     1     3     1     1   12   B  3   1     1     1     6     1     1     1     7     1     8     1   13   C  1   1     2     1     1     1     1     1     1     1     1     1   1我想获得特定行的单元格的总和，因此例如对于第一行（键 A），结果应该是 25 (1 + 2 + 1 + 4 + 1 + 1 + 1 + 7 + 1 + 3 + 1 + 1 + 1）。你会如何处理这样的问题？

Answer 1

如果中的值key是唯一的并且需要按标签选择：

经柱CREATE INDEXkey通过set_index，然后通过选择DataFrame.loc：

#select return Series

print (df.set_index('key').loc['A'])

0        1

1-9      2

10-18    1

19-27    4

28-36    1

37-45    1

46-54    1

55-63    7

64-72    1

73-81    3

82-90    1

91-99    1

100      1

Name: A, dtype: int64

out = df.set_index('key').loc['A'].sum()

或者index先创建，然后再sum最后选择Series.ator Series.loc：

#sum return Series

print (df.set_index('key').sum(axis=1))

key

A    25

B    33

C    14

dtype: int64

out = df.set_index('key').sum(axis=1).at['A']

out = df.set_index('key').sum(axis=1)['A']

out = df.set_index('key').sum(axis=1).loc['A']

或者先过滤boolean indexing，然后过滤sum：

#filtering create one row DataFrame

print (df[df['key'] == 'A'])

  key  0  1-9  10-18  19-27  28-36  37-45  46-54  55-63  64-72  73-81  82-90  \

1   A  1    2      1      4      1      1      1      7      1      3      1   

   91-99  100  

1      1    1  

out = df[df['key'] == 'A'].sum(axis=1).item()

如果key应复制值并需要按标签选择：

print (df)

  key  0  1-9  10-18  19-27  28-36  37-45  46-54  55-63  64-72  73-81  82-90  \

1   A  1    2      1      4      1      1      1      7      1      3      1   

2   A  3    1      1      1      6      1      1      1      7      1      8   

3   C  1    1      2      1      1      1      1      1      1      1      1   

   91-99  100  

1      1    1  

2      1    1  

3      1    1  

首先可以将过滤后的值转换为 numpy 数组values，然后sum使用2d array：

out = df.set_index('key').loc['A'].values.sum()

双重sum- 第一次sum创建Series和第二次sum返回标量：

out = df.set_index('key').loc['A'].sum().sum()

out = df.set_index('key').sum(axis=1).at['A'].sum()

如果需要按职位选择：

使用DataFrame.iloc或Series.iat, Series.iloc:

out = df.set_index('key').iloc[0].sum()

out = df.set_index('key').sum(axis=1).iat[0]

out = df.set_index('key').sum(axis=1).iloc[0]