假設我們sum()在下面的 DataFrame 中有一個帶有值的 df ，非常感謝 @jezrael在這里的回答，但是我們有許多不同的 df，例如 DataFrame 下面的不同列，是否可以在函式中添加這三行代碼？
df.columns=['value_a','value_b','name','up_or_down','difference']
# from here
df.loc['sum'] = df[['value_a','value_b','difference']].sum()
df1 = df[['value_a','value_b','difference']].sum().to_frame().T
df = pd.concat([df1, df], ignore_index=True)
# end here
df
value_a value_b name up_or_down difference
project_name
sum 27.56 25.04 -1.31
2021-project11 0.43 0.48 2021-project11 up 0.05
2021-project1 0.62 0.56 2021-project1 down -0.06
2021-project2 0.51 0.47 2021-project2 down -0.04
2021-porject3 0.37 0.34 2021-porject3 down -0.03
2021-porject4 0.64 0.61 2021-porject4 down -0.03
2021-project5 0.32 0.25 2021-project5 down -0.07
2021-project6 0.75 0.81 2021-project6 up 0.06
2021-project7 0.60 0.60 2021-project7 down 0.00
2021-project8 0.85 0.74 2021-project8 down -0.11
2021-project10 0.67 0.67 2021-project10 down 0.00
2021-project9 0.73 0.73 2021-project9 down 0.00
2021-project11 0.54 0.54 2021-project11 down 0.00
2021-project12 0.40 0.40 2021-project12 down 0.00
2021-project13 0.76 0.77 2021-project13 up 0.01
2021-project14 1.16 1.28 2021-project14 up 0.12
2021-project15 1.01 0.94 2021-project15 down -0.07
2021-project16 1.23 1.24 2021-project16 up 0.01
2022-project17 0.40 0.36 2022-project17 down -0.04
2022-project_11 0.40 0.40 2022-project_11 down 0.00
2022-project4 1.01 0.80 2022-project4 down -0.21
2022-project1 0.65 0.67 2022-project1 up 0.02
2022-project2 0.75 0.57 2022-project2 down -0.18
2022-porject3 0.32 0.32 2022-porject3 down 0.00
2022-project18 0.91 0.56 2022-project18 down -0.35
2022-project5 0.84 0.89 2022-project5 up 0.05
2022-project19 0.61 0.48 2022-project19 down -0.13
2022-project6 0.77 0.80 2022-project6 up 0.03
2022-project20 0.63 0.54 2022-project20 down -0.09
2022-project8 0.59 0.55 2022-project8 down -0.04
2022-project21 0.58 0.54 2022-project21 down -0.04
2022-project10 0.76 0.76 2022-project10 down 0.00
2022-project9 0.70 0.71 2022-project9 up 0.01
2022-project22 0.62 0.56 2022-project22 down -0.06
2022-project23 2.03 1.74 2022-project23 down -0.29
2022-project12 0.39 0.39 2022-project12 down 0.00
2022-project24 1.35 1.55 2022-project24 up 0.20
project25 0.45 0.42 project25 down -0.03
project26 0.53 NaN project26 down NaN
project27 0.68 NaN project27 down NaN
我可以添加一個具有如下條件的函式，而我們其他的df值可以直接使用該函式嗎？
def sum_handler(x):
if .......
return .....
elif .......
return .....
else
return .....
非常感謝您的任何建議
uj5u.com熱心網友回復：
您可以嘗試不同的方法來總結您的資料框，如本答案所示。
df.loc['Total'] = df.sum(numeric_only=True, axis=0)
由于這是一行代碼，因此無需創建自定義函式來執行此操作。但是為了將來參考，您可以創建一個自定義函式并將其應用于這樣的資料幀：
import pandas as pd
def double_columns(df: pd.DataFrame, columns: list[str]):
""" Doubles chosen columns of a dataframe """
df[columns] = df[columns] * 2
return df
df = pd.DataFrame({'col1': [1,2], 'col2': [2,3]})
df = double_columns(df, ['col1'])
print(df)
會回來
col1 col2
0 2 2
1 4 3
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