Python 在Panda Dataframe的列中添加值

我想把某一列的值相加。 我有一个从CSV加载的数据框，其中包含以下数据：

  Date    Item  Count Price per Unit     Sales
0  1/21/16  Unit A     40         $1.50    $60.00
1  1/22/16  Unit A     20         $1.50    $30.00
2  1/23/16  Unit A    100         $1.50   $150.00

我想把所有的销售额加起来。我试过：

print sales_df.groupby(["Sales"]).sum()

---

但这并不是销售额的总和。我能做些什么来让它工作

IIUC您需要对

Sales

列中的值求和。首先，您需要使用删除

$

，然后使用转换为数字。然后您可以使用

sum

。一艘班轮：

pd.to_numeric(df.Sales.str.replace("$", "")).sum()

一步一步：

In [35]: df.Sales
Out[35]: 
0     $60.00
1     $30.00
2    $150.00
Name: Sales, dtype: object

In [36]: df.Sales.str.replace("$", "")
Out[36]: 
0     60.00
1     30.00
2    150.00
Name: Sales, dtype: object

In [37]: pd.to_numeric(df.Sales.str.replace("$", ""))
Out[37]: 
0     60
1     30
2    150
Name: Sales, dtype: float64

In [38]: pd.to_numeric(df.Sales.str.replace("$", "")).sum()
Out[38]: 240.0

---

注：

pd.to_numeric

仅适用于

pandas

version>=

0.17.0

。如果您使用的是旧版本，请查看

convert\u object（convert\u numeric=True）

是否要对销售中的值求和？您的

Sales

列有一个数据类型对象，对象（

str

）的

sum

将被串联。需要求和值才能得到240吗？是的，正确，我希望值为240。我要的是sum而不是concat。太棒了，这很管用。也感谢您的逐步介绍。在您的示例中，列名是硬编码的。我如何重写它使列成为动态的？您也可以使用

df['Sales']

或

var='Sales'

，

df[var]