在数据框中求所有数值的总和。

Question

我想将数据框中的所有值加总成一个数字。

例如，对于以下数据框：

            BBG.XAMS.FUR.S_pnl_pos_cost  BBG.XAMS.MT.S_pnl_pos_cost
date                                                               
2015-03-23                    -0.674996                   -0.674997
2015-03-24                    82.704951                   11.868748
2015-03-25                   -11.027327                   84.160210
2015-03-26                   228.426675                 -131.901556
2015-03-27                   -99.744986                  214.579858

我希望返回值为377.71658。我已经尝试过df.sum()，但那只能按列求和。

- Stacey

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print(df.sum().sum())? - Padraic Cunningham

假设有一种解决方案可以将两列求和作为单个操作，那么将每列的总和相加作为第二步有什么问题呢？ - Thijs van Dien

这回答您的问题吗？如何在Pandas数据框中求和所有值的最佳方法是什么？ - AMC

Answer 1

我会做

>>> df.values.sum()
377.71658000000002

如果数据框中的所有内容都是数字，那么将其转换为底层的numpy数组可能是最快的选择。但还有很多其他选项：

>>> %timeit df.values.sum()
100000 loops, best of 3: 6.27 µs per loop
>>> %timeit df.sum().sum()
10000 loops, best of 3: 109 µs per loop
>>> %timeit df.unstack().sum()
1000 loops, best of 3: 233 µs per loop
>>> %timeit df.stack().sum()
1000 loops, best of 3: 190 µs per loop

- DSM

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请注意，如果您的值为NaN，则此操作将失败。您可以将NaN替换为零。df.fillna(0).values.sum() - Brig

https://dev59.com/tVkT5IYBdhLWcg3wWOJA - AMC

Answer 2

只需将列求和：

df.sum().sum()

或者为了更好的性能：

np.nansum(df)

请注意，在对 NaN 进行求和时，您需要使用 nansum 将其视为零。

时间记录：

# Create dataframe with 1m rows and 100 columns.
np.random.seed(0)
rows = 1_000_000
cols = 100
df = pd.DataFrame(np.random.randn(rows, cols))
# Add one thousand NaNs.
for row, col in zip(np.random.randint(0, rows, 1000),
                    np.random.randint(0, cols, 1000)):
    df.iat[row, col] = np.nan

%timeit np.nansum(df)
# 274 ms ± 3.24 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

%timeit df.fillna(0).to_numpy().sum()
# 974 ms ± 3.97 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

%timeit df.sum().sum()
# 1.04 s ± 3.24 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

>>> df.to_numpy().sum()
nan

>>> np.nansum(df)
5965.87530314851

- Alexander

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https://dev59.com/tVkT5IYBdhLWcg3wWOJA - AMC

Answer 3

如果数据框包含非数字数据，并且只想获取整数的总和，请执行以下操作：

df.sum(numeric_only=True).sum()

- U13-Forward

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Answer 4

要对数据框中的整数/浮点数列求和，请使用以下查询：

df.sum()

要找出特定列值的总和，可以使用列索引：

d = df.sum()
d[2]

- Sangram Mohanty

Answer 5

另一个选项：

np.array(df.iloc[:,1:).sum()

- Sajil Alakkalakath