Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.
El método Pandas Series.sum()se utiliza para obtener la suma de los valores del eje solicitado.
Sintaxis: Series.sum(axis=Ninguno, skipna=Ninguno, level=Ninguno, numeric_only=Ninguno, min_count=0)
Parámetros:
eje: {índice (0)}
skipna [booleano, predeterminado True]: Excluir NA/valores nulos. Si una fila/columna completa es NA, el resultado será
nivel NA [int o nombre de nivel, predeterminado Ninguno]: si el eje es un índice múltiple (jerárquico), cuente a lo largo de un nivel particular, colapsando en un escalar.
numeric_only[boolean, default None] : incluye solo datos flotantes, int y booleanos. Si ninguno, intentará usar todo, luego use solo datos numéricosDevoluciones: Devuelve la suma de los valores para el eje solicitado
Código n.º 1: de forma predeterminada, la suma de una serie vacía o totalmente NA es 0.
# importing pandas module import pandas as pd # min_count = 0 is the default pd.Series([]).sum() # When passed min_count = 1, # sum of an empty series will be NaN pd.Series([]).sum(min_count = 1)
Producción:
0.0 nan
Código #2:
# importing pandas module
import pandas as pd
# making data frame csv at url
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
# sum of all salary
val = data['Salary'].sum()
val
Producción:
2159837111.0
Código #3:
# importing pandas module
import pandas as pd
# making a dict of list
data = {'name': ['John', 'Peter', 'Karl'],
'age' : [23, 42, 19]}
val = pd.DataFrame(data)
# sum of all salary
val['total'] = val['age'].sum()
val
Producción: