Pandasにて列方向の合計（特定の列など）や行方向の和を求める方法【sum関数での列指定などの範囲や条件（python3）】

Jupyter notebook（Python3）を使ってみようを使ってみようと思っても慣れていないうちは、どうしても処理に躓いてしまうものです。

例えば、pandasにて列方向の合計値（縦）や行方向の合計（横方向）を計算したい場合にはどのように処理すればいいのか理解していますか。

ここではjupyternotebookにおけるPandas機能を用いて列方向や行方向などの範囲、条件を指定した場合の合計値を計算する方法について解説していきます。

Pandasにて列方向の合計を求める方法【pnadasでのsum関数での列指定などの範囲や条件（python3）】

まずは以下のようなcsvデータをpandasにて読み込み、データフレームに取り込んでみます。

ここで、pythonにて列ごとの合計値を計算するためには、sum関数を使用するといいです。

コードは以下の通りです。

import pandas as pd
df = pd.read_csv(“C:/sample/sample3.csv”, encoding=”SHIFT_JIS”)
df.sum()

これだけで、列ごとの合計値がpythonにて計算されました。

なお、数値でなく英語表記の部分などは基本的に連結されたものが出力されることも理解しておくといいです。

さらには、すべての列を合計を求めるのではなく、列指定を行って合計値を計算する方法について確認していきます。

特定の1列のみの場合は、dfの後に直接列指定したい列の「ヘッダー名」を記載して、sum関数で処理するといいです。

import pandas as pd
df = pd.read_csv(“C:/sample/sample3.csv”, encoding=”SHIFT_JIS”)
df[“cost”].sum()

なお、複数列を指定した上での合計を求めるには、csvなどを読み込む際に予めその列を指定、データフレームに取り込んだ上で各列の合計を求めるといいです。

import pandas as pd
df = pd.read_csv(“C:/sample/sample2.csv”, encoding=”SHIFT_JIS”,usecols=[“quantitiy”,”cost”])
df.sum()

今度はpnadasにて列方向ではなく行方向の合計の計算も行っていきましょう。

行方向を指定するにはコード中にaxis＝1を入れればいいです。

import pandas as pd
df = pd.read_csv(“C:/sample/sample3.csv”, encoding=”SHIFT_JIS”)
df.sum(axis=1)

ここではpythonのpandas機能において、列方向や行方向の合計を求める方法について解説しました。

基本的にはsum関数を使用するとよく、適宜特定の列を指定したり、行方向に切り替えたりと処理するコードを足していくといいです。

各種対処方法を理解して、pythonにおけるpandas機能の使い方をマスターしていきましょう。