如何在具有df和其他df并置的列中执行函数sum（）

Question

我正在使用concate将5个相等的df合并为一个，并获得成本的总sum（）。

此值不是真实的，只是df外观的一个示例

我尝试过的

import pandas as pd

g = {"id": "1515", "cost": "100"}
b = {"id": "1515", "cost": "100"}
f = {"id": "1515", "cost": "100"}
c = {"id": "1515", "cost": "100"}
o = {"id": "1515", "cost": "100"}

all_vendors = pd.concat([g, b, f, c, o])

数据类型

all_vendors.dtypes

Campaign          object
campaignid       float64
Campaign_name     object
Cost              object
Month             object
Year & month      object
dtype: object

尝试

# 1 attempt

all_vendors.Cost.sum()

TypeError: can only concatenate str (not "float") to str


# 2 attempt

all_vendors.Cost.astype(str)
all_vendors.Cost.sum()

TypeError: can only concatenate str (not "float") to str



# 3 attempt
all_vendors.Cost.astype(float)
all_vendors.Cost.sum()

ValueError: could not convert string to float: '100'

Answer 1

您的问题是您没有将astype呼叫重新分配给DataFrame：

import pandas as pd

data = {
  "id": ['1,515','1,515','1,515','1,515','1,515'],
  "cost": ['1,000','1,000','1,000','1,000','1,000']
}

all_vendors = pd.DataFrame.from_dict(data)

all_vendors['cost'] = all_vendors.cost.str.replace(',','').astype(float)
print(all_vendors.cost.sum())
# Output: 500

如注释中所述，使用str.replace删除字符串中的所有逗号

Answer 2

我将此值设为500时就可以使用了：

df_list = [pd.DataFrame(data={"id": ["1515"], "cost": ["100"]}) for i in range(5)]
pd.concat(df_list).cost.astype(float).sum()

只要它们是数据帧，并且您将字符串转换为浮点数，它看起来就很好。

Answer 3

检查是否有帮助。这将提供ID的总数。

import pandas as pd

g = pd.DataFrame({"id": ["1515"], "cost": ["100"]})
b = pd.DataFrame({"id": ["1515"], "cost": ["100"]})
f = pd.DataFrame({"id": ["1515"], "cost": ["100"]})
c = pd.DataFrame({"id": ["1515"], "cost": ["100"]})
o = pd.DataFrame({"id": ["1515"], "cost": ["100"]})
all_vendors = pd.concat([g, b, f, c, o])

a=pd.DataFrame.from_records(all_vendors).astype(float).groupby('id').sum().T.to_dict()
print(a)

Answer 4

您首先需要将数据帧转换为浮点数，以便能够使用小数点添加数字，因为您使用DataFrame.astype，所以>

DataFrame.astype
如果字符串中有'，'，则需要：

import pandas as pd
g = pd.DataFrame({"id": ["1515"], "cost": ["100"]})
b = pd.DataFrame({"id": ["1515"], "cost": ["100"]})
f = pd.DataFrame({"id": ["1515"], "cost": ["100"]})
c = pd.DataFrame({"id": ["1515"], "cost": ["100"]})
o = pd.DataFrame({"id": ["1515"], "cost": ["100"]})
all_vendors = pd.concat([g, b, f, c, o])
然后您计算总和：

all_vendors['cost']=all_vendors['cost'].str.replace(',','')
输出：

all_vendors.astype(float).cost.sum()
如果要使用浮点型数据框，则需要为其分配：

500.0
输出：

all_vendors2=all_vendors.astype(float)
all_vendros2.cost.sum()