python - 仅对 pandas 数据框的给定列中的某些行求和

Question

我可以对 5 列 pandas 数据框中的前 310 行求和，并使用以下方法获得整洁的摘要:

df.[0:310].sum

有没有一种简单的方法可以让我对我选择的特定列中的前 310 行求和？我只是不知道如何在表达式中组合列选择和行切片选择。最好按列名指定列，但列索引也可以。

为了对第 5 列的前 310 行求和，我尝试了

df.iloc[0:310, 4].sum

但只打印了该列的 310 行。谢谢。

Answer 1

我认为需要DataFrame.iloc按位置选择行 get_indexer按名称列的位置:

#data borrowed from Akshay Nevrekar answer, but changed index values
data = {'x':[1,2,3,4,5], 
        'y':[2,5,7,9,11], 
        'z':[2,6,7,3,4]}
df=pd.DataFrame(data, index=list('abcde'))
print (df)
   x   y  z
a  1   2  2
b  2   5  6
c  3   7  7
d  4   9  3
e  5  11  4

a = df.iloc[:3, df.columns.get_indexer(['x','z'])].sum()

什么是相同的:

a = df.iloc[:3, [0,2]].sum()

print (a)
x     6
z    15
dtype: int64

详细信息:

print (df.iloc[:3, df.columns.get_indexer(['x','z'])])
   x  z
a  1  2
b  2  6
c  3  7

如果只需要一列，请使用 get_loc职位:

b = df.iloc[:3, df.columns.get_loc('x')].sum()

什么是相同的:

b = df.iloc[:3, 0].sum()

print (b)
6

详细信息:

print (df.iloc[:3, df.columns.get_loc('x')])
a    1
b    2
c    3
Name: x, dtype: int64