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准备工作

本文用到的表格内容如下:

先来看一下原始景象:

import pandas as pd
​
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测验.xlsx')
print(df)

result:

   分类            货品  实体店销售量  线上销售量  本钱   价格
0  生果            苹果      34    234  12   45
1  家电           电视机      56    784  34  156
2  家电            冰箱      78    345  24  785
3  书本  python从入门到抛弃      25     34  13   89
4  生果            葡萄     789     56   7  398

1.非空值计数

非空值计数便是核算某一个去榆中非空数值的个数

1.1对全表进行操作

1.1.1求取每列的非空值个数

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测验.xlsx')
print(df.count())

result:

分类        5
货品        5
实体店销售量    5
线上销售量     5
本钱        5
价格        5
dtype: int64

1.1.2 求取每行的非空值个数

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测验.xlsx')
print(df.count(axis=1))

result:

0    6
1    6
2    6
3    6
4    6
dtype: int64

1.2 对独自的一行或许一列进行操作

1.2.1 求取独自某一列的非空值个数

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测验.xlsx')
print(df['分类'].count())

result:

5

1.2.2 求取独自某一行的非空值个数

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测验.xlsx')
print(df.iloc[0].count())

result:

6

1.3 对多行或许多列进行操作

1.3.1 求取多列的非空值个数

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测验.xlsx')
print(df[["分类", "货品"]].count())

result:

分类    5
货品    5
dtype: int64

1.3.2 求取多行的非空值个数

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测验.xlsx')
print(df.iloc[[0, 1]].count())

result:

分类        2
货品        2
实体店销售量    2
线上销售量     2
本钱        2
价格        2
dtype: int64

2 sum求和

2.1对全表进行操作

2.1.1对每一列进行求和

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测验.xlsx')
print(df.sum())

result:

分类                   生果家电家电书本生果
货品        苹果电视机冰箱python从入门到抛弃葡萄
实体店销售量                      982
线上销售量                      1453
本钱                           90
价格                         1473
dtype: object

能够看到,字符串类型的求和直接是字符串拼接,数字类型就正常的数学运算

2.1.2 对每一行进行求和

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测验.xlsx')
print(df.sum(axis=1))

result:

0     325
1    1030
2    1232
3     161
4    1250
dtype: int64

先看运转成果,咱们能够看到,每一行求和的时分直接疏忽文本字符类型,只对数字类型进行求和。就比方榜首行的数据

   分类            货品  实体店销售量  线上销售量  本钱   价格
0  生果            苹果      34    234  12   45

上面的325=34+234+12+45,,其他的行也是如此

2.2 对独自的一行或许一列进行操作

2.2.1 对某一列进行求和

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测验.xlsx')
print(df['实体店销售量'].sum())

result:

982

2.2.2 对某一行进行求和

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测验.xlsx')
print(df.iloc[[0]].sum())

result:

分类         生果
货品         苹果
实体店销售量     34
线上销售量     234
本钱         12
价格         45
dtype: object

当然,独自一行去求和好像没卵用

2.3 对多行或许多列进行操作

2.3.1 对多列进行求和

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测验.xlsx')
print(df[['实体店销售量', "线上销售量"]].sum())

result:

实体店销售量     982
线上销售量     1453
dtype: int64

2.3.2 对多行进行求和

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测验.xlsx')
print(df.iloc[[0, 1]].sum())

result:

分类         生果家电
货品        苹果电视机
实体店销售量       90
线上销售量      1018
本钱           46
价格          201
dtype: object

总结

到此这篇关于Python pandas之求和运算和非空值个数计算的文章就介绍到这了,更多相关pandas求和运算和非空值个数内容请查找脚本之家曾经的文章或持续阅读下面的相关文章期望我们今后多多支撑脚本之家!

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