对 Pandas 数据框中的所有值求和的最佳方法是什么?

What#39;s the best way to sum all values in a Pandas dataframe?(对 Pandas 数据框中的所有值求和的最佳方法是什么?)
本文介绍了对 Pandas 数据框中的所有值求和的最佳方法是什么?的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着跟版网的小编来一起学习吧!

问题描述

我想出了这两种方法.有没有更好的?

I figured out these two methods. Is there a better one?

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'A': [5, 6, 7], 'B': [7, 8, 9]})
>>> print df.sum().sum()
42
>>> print df.values.sum()
42

只是想确保我没有遗漏更明显的东西.

Just want to make sure I'm not missing something more obvious.

推荐答案

为 Pandas 0.24+ 更新

df.to_numpy().sum()

<小时>

Pandas 0.24+ 之前

df.values

是底层的numpy数组

Is the underlying numpy array

df.values.sum()

是numpy sum方法,速度更快

Is the numpy sum method and is faster

这篇关于对 Pandas 数据框中的所有值求和的最佳方法是什么?的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持跟版网!

本站部分内容来源互联网,如果有图片或者内容侵犯了您的权益,请联系我们,我们会在确认后第一时间进行删除!

相关文档推荐

groupby multiple coords along a single dimension in xarray(在xarray中按单个维度的多个坐标分组)
Group by and Sum in Pandas without losing columns(Pandas中的GROUP BY AND SUM不丢失列)
Is there a way of group by month in Pandas starting at specific day number?( pandas 有从特定日期开始的按月分组的方式吗?)
Group by + New Column + Grab value former row based on conditionals(GROUP BY+新列+基于条件的前一行抓取值)
Groupby and interpolate in Pandas(PANDA中的Groupby算法和插值算法)
Pandas - Group Rows based on a column and replace NaN with non-null values(PANAS-基于列对行进行分组,并将NaN替换为非空值)