使用 Python Pandas 的 eval() 函数评估行的总和

eval() 函数也可用于计算指定列的行总和。首先，让我们创建一个包含产品记录的 DataFrame ―

dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"],"Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],"Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]})

使用 eval() 找到和。表格中还列出了带有和的结果列。表达式显示分配给结果列的总和公式 ―

dataFrame = dataFrame.eval('Result_Sum = Opening_Stock + Closing_Stock')

示例

以下是完整的代码 ―

import pandas as pd

dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"],"Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],"Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]})

print("DataFrame...\n",dataFrame)

# 使用 eval() 找到和
# 表格中还列出了带有和的结果列
# 表达式显示分配给结果列的总和公式
dataFrame = dataFrame.eval('Result_Sum = Opening_Stock + Closing_Stock')
print("\n合计行...\n",dataFrame)

输出

将产生以下输出 ―

DataFrame...
      Product   Opening_Stock   Closing_Stock
0     SmartTV             300             200
1  ChromeCast             700             500
2     Speaker            1200            1000
3    Earphone            1500             900

合计行...
      Product   Opening_Stock   Closing_Stock   Result_Sum
0     SmartTV             300             200           500
1  ChromeCast             700             500          1200
2     Speaker            1200            1000          2200
3    Earphone            1500             900          2400