Python Pandas Series.sum()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas Series.sum()方法用于获取所请求轴的值之和。

用法：Series.sum(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, min_count=0)

参数：
axis:{索引(0)}
skipna [布尔值，默认为True]：排除NA /空值。如果整个行/列均为NA，则结果为NA
level[整数或级别名称，默认为无]：如果轴是MultiIndex(分层)，则沿特定级别计数，并折叠成标量。
numeric_only [布尔值，默认无]：仅包含float，int，boolean数据。如果为None，将尝试使用所有内容，然后仅使用数字数据

返回：返回所请求轴的值之和

代码1：默认情况下，空白系列或all-NA系列的总和为0。

# importing pandas module  
import pandas as pd  
  
# min_count = 0 is the default 
pd.Series([]).sum() 
  
# When passed  min_count = 1, 
# sum of an empty series will be NaN 
pd.Series([]).sum(min_count = 1)

输出：

0.0
nan

代码2：

# importing pandas module  
import pandas as pd  
    
# making data frame csv at url   
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")  
  
# sum of all salary 
val = data['Salary'].sum() 
  
val

输出：

2159837111.0

代码3：

# importing pandas module  
import pandas as pd  
    
# making a dict of list 
data = {'name':['John', 'Peter', 'Karl'], 
        'age' :[23, 42, 19]} 
  
val = pd.DataFrame(data) 
  
# sum of all salary 
val['total'] = val['age'].sum() 
  
val

输出：

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shivam_k大神的英文原创作品 Python | Pandas Series.sum()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。