Python基础篇—Pandas应用(三)

为某行添加求和项

• 导入数据：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.txt')
data

• 添加总和栏显示wid、uid、fans的总和：

data['total'] = data['wid']+data1['uid']+data1['fans']
data

• 对各列进行汇总：

data['fans'].sum()
data['fans'].mean()
data['fans'].min()
data['fans'].max()

输出：

11
3.6666666666666665
1
6

• 每列相加求和：

sum_row = data[['wid','uid','fans']].sum()
sum_row

输出：

wid       6
uid     141
fans     11
dtype: int64

• 将总和值显示为表格中的单独一行：

data_sum = pd.DataFrame(sum_row).T#'.T'：转置
data_sum

输出：

在此之前，需要添加丢失的列，即：添加全部的列，然后让pandas去添加所有缺失的数据：

data_sum = data_sum.reindex(columns=data.columns)
data_sum 

输出：

最后使用append把它加入到已有的内容中：

data_last = data.append(data_sum,ignore=True)
data_last

输出：

注意到’total’列求和值为缺失值，如何加上呢？在求sum_row时加上’total’就可以了：

sum_row = data[['wid','uid','fans','total']].sum()

看：

• 把数据单位格式化为货币：

data_last.columns = ['Jan','Feb','Mar','Total']
data_last

输出：

转化为货币：

def money(x):
    return "${:,.0f}".format(x)

formatted_data = data_last.applymap(money)
formatted_data

输出：