数据帧中特定行的总和（Pandas）

Question

我给出了一组以下数据：

week  A      B      C      D      E
1     243    857    393    621    194
2     644    576    534    792    207
3     946    252    453    547    436
4     560    100    864    663    949
5     712    734    308    385    303

我被要求找到指定行/指定周数的每列的总和，然后将这些数字绘制到条形图上以比较AE。

假设我有我需要的行（例如df.iloc[2:4,:] ），接下来我该怎么办？ 我的假设是我需要创建一个包含每一列总和的单行掩码，但我不知道我是怎么做的。

我知道如何做最后一步（即.plot(kind='bar' ），我只需要知道中间步骤是什么，以获得我需要的总和。

Answer 1

您可以使用位置选择iloc ， sum和Series.plot.bar ：

df.iloc[2:4].sum().plot.bar()

或者如果想要按索引名称（这里是几周）选择，请使用loc ：

df.loc[2:4].sum().plot.bar()

区别是iloc排除最后位置：

print (df.loc[2:4])
        A    B    C    D    E
week                         
2     644  576  534  792  207
3     946  252  453  547  436
4     560  100  864  663  949

print (df.iloc[2:4])
        A    B    C    D    E
week                         
3     946  252  453  547  436
4     560  100  864  663  949

---

如果还需要按位置过滤列：

df.iloc[2:4, :4].sum().plot.bar()  

并按名称（周）：

df.loc[2:4, list('ABCD')].sum().plot.bar()

Answer 2

您需要做的就是在您的数据子集上调用.sum() ：

df.iloc[2:4,:].sum()

返回：

week       7
A       1506
B        352
C       1317
D       1210
E       1385
dtype: int64

此外，对于绘图，我认为你可以摆脱week列（因为周数的总和不太可能意味着什么）：

df.iloc[2:4,1:].sum().plot(kind='bar')
# or
df[list('ABCDE')].iloc[2:4].sum().plot(kind='bar')