用熊猫求和不同的列。蟒蛇

马丁·布希耶(Martin Bouhier)

我有一个代码用大熊猫连接2个数据框并求和。问题是我不想求和'Fecha''hours'因为如您在示例中所看到的,我有一行包含所有值,并且我想在那里有一个空行!

df = pd.read_csv('a_AR.csv')
df1 = pd.read_csv('a_US.csv')

frames = [df1, df]
result = pd.concat(frames)
result = result.sort_values(by=['Fecha','hours'])

del result['eCPM']
del result['Importe_a_pagar_a_medio']

result.loc['Total']= result.sum()

result.to_csv('a_AR-US_Days_hours.csv', index=False)

os.remove('a_US.csv')
os.remove('a_AR.csv')

结果示例:

Fecha,hours,impressions,revenue
22/01/2018,23hs,1666,0.73
22/01/2018,23hs,67,0.02
00hs00hs01hs01hs02hs02hs03hs03...,01/01/201801/01/201801/01/201801/01...,1733,0.75
耶斯列尔

您需要difference所有没有Fechahours要过滤的列:

cols = df.columns.difference(['Fecha','hours'])

另一个更具动态性的解决方案,select_dtypes用于选择所有numeric列:

cols = df.select_dtypes(np.number).columns

df.loc['Total']= df[cols].sum()

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