在数据分析中，我们常常需要对数据集进行汇总和统计，而pandas库作为Python最强大的数据处理工具其中一个，提供了许多强大的函数。其中，`pandas.dataframe.sum()`一个非常常用的聚合函数。这篇文章小编将带无论兄弟们深入了解该函数的使用技巧，帮助无论兄弟们在数据分析的道路上轻松前行。

什么是pandas.dataframe.sum()？

简单来说，`pandas.dataframe.sum()`一个用于计算DataFrame中数值数据总和的函数。如果无论兄弟们有一个包含多个列的数据框，而无论兄弟们想了解每一列的总和，这个函数就非常适用。例如，无论兄弟们有一个学生成绩的数据表，想知道每个科目的总分，可以使用此函数。是不是很简单呢？

基本用法和参数解释

使用`sum()`函数非常简单，无论兄弟们只需调用DataFrame对象并加上`.sum()`即可。这个函数有多少重要参数，其中`axis`参数特别值得注意。`axis=0`代表按列计算总和，而`axis=1`则是按行计算总和。因此，无论兄弟们可以根据需要选择不同的聚合路线。如果不指定，则默认是按列计算。

示例：

让我们看一个简单的例子，假设我们有一个这样的数据框：

“`python

import pandas as pd

data =

‘数学’: [90, 85, 78],

‘英语’: [88, 92, 80],

‘科学’: [85, 87, 90]

}

df = pd.DataFrame(data)

“`

无论兄弟们只需调用：

“`python

总分 = df.sum()

“`

输出结局将会是每个科目的总分，听起来是不是很方便呢？

按行计算总和

有时，我们可能需要了解每个学生的总成绩。这时只需将`axis`参数设置为1即可。例如：

“`python

学生总分 = df.sum(axis=1)

“`

这行代码将返回一个包含每个学生总分的Series对象。这样的功能完全让无论兄弟们的数据整理职业变得高效！无论兄弟们可以尝试运行看看，结局非常直观。

处理缺失值

在数据分析中，缺失值是常见的难题。而pandas的`sum()`函数同样能处理这些情况。默认情况下，`sum()`会忽略NaN值，但无论兄弟们可以通过设置`skipna=False`来计算时将NaN值视为0。例如：

“`python

data_with_nan =

‘数学’: [90, None, 78],

‘英语’: [88, 92, None]

}

df_with_nan = pd.DataFrame(data_with_nan)

结局 = df_with_nan.sum(skipna=False)

“`

这样，无论兄弟们可以看到即使有缺失值，函数依旧能正确返回结局。实在是太便捷了！

拓展资料

怎么样？经过上面的分析讲解，我们对`pandas.dataframe.sum()`的基本用法有了更加清晰的认识。无论是计算每列的总和，还是处理缺失值，`sum()`函数都为我们的数据分析提供了极大的便利。而且，用起来也很简单！希望无论兄弟们在以后的数据分析中能多多使用这个函数，帮助无论兄弟们轻松完成各种聚合需求。

如果无论兄弟们还有其他与Pandas相关的难题，欢迎关注我们的更多文章，祝无论兄弟们的数据分析之旅顺利！