Python | Serie Pandas.sum()

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 numéricos

Devoluciones: 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:

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por Shivam_k y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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