Python dataframe求和忽略nan|极客教程

Python dataframe求和忽略nan

在数据处理中，经常会遇到需要对表格中的数据进行求和的情况。而在实际应用中，我们经常会遇到数据表中存在缺失值NaN的情况。这时我们需要对表格中的数据进行求和时，就需要忽略NaN值，否则会影响计算结果的准确性。本文将介绍如何使用Python中的pandas库来对数据表中的数据进行求和，并忽略NaN值。

准备工作

在使用pandas库进行数据处理之前，首先需要安装pandas库。如果你还没有安装pandas库，可以通过以下命令来安装：

pip install pandas

安装完毕后，就可以开始使用pandas库了。

创建数据表

首先我们需要创建一个数据表，来演示如何对数据表中的数据进行求和并忽略NaN值。我们可以使用pandas库中的DataFrame来创建一个数据表。假设我们有如下数据表：

	A	B	C
0	1	2	3
1	4	NaN	6
2	NaN	8	9

我们可以使用以下代码来创建这个数据表：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {
    'A': [1, 4, np.nan],
    'B': [2, np.nan, 8],
    'C': [3, 6, 9]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行以上代码，可以看到输出的数据表：

     A    B    C
0  1.0  2.0  3
1  4.0  NaN  6
2  NaN  8.0  9

求和忽略NaN值

接下来，我们将演示如何对创建的数据表进行求和，并忽略NaN值。我们可以使用pandas库中的sum()函数，并设置参数skipna=True来实现这一功能。

sum_result = df.sum(skipna=True)
print(sum_result)

运行以上代码，可以看到输出的求和结果：

A     5.0
B    10.0
C    18.0
dtype: float64

可以看到，对数据表中的每一列进行求和时，NaN值会被忽略。求和结果分别为5.0、10.0和18.0。

结语

在数据处理中，对表格中的数据进行求和是一个常见的操作。然而，在实际应用中，表格中可能存在缺失值NaN，这时我们需要对数据进行求和时就需要忽略NaN值。通过使用pandas库中的sum()函数，并设置参数skipna=True，可以方便地对数据表进行求和并忽略NaN值。

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