Python Pandas-生成一列的总和，该列的值为'；1'；在it或NaN中

我有一个像这样的数据框

Opened              Closed              Resolved                   07:01 - 09:00    09:01 - 11:00   11:01 - 13:00   
2020-04-14 14:45:58 2020-04-14 15:04:22 0 days 00:18:24.000000000                                   1   
2020-04-14 13:43:28 2020-04-14 14:12:22 0 days 00:28:54.000000000                   1   
2020-04-14 13:41:18 2020-04-14 14:12:28 0 days 00:31:10.000000000                   1   
2020-04-14 10:57:53 2020-04-14 11:24:58 0 days 00:27:05.000000000       1           
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2020-04-13 22:56:09 2020-04-14 00:39:30 0 days 01:43:21.000000000                   
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2020-04-08 21:38:13 2020-04-09 07:01:30 0 days 09:23:17.000000000                   
2020-04-08 15:51:41 2020-04-08 16:08:02 0 days 00:16:21.000000000                                   1
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我想在每列的底部生成所有“1”值的总和，这样看起来就像这样

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2020-04-09 14:04:14 2020-04-09 15:31:01 0 days 01:26:47.000000000                   1   
2020-04-09 10:06:24 2020-04-09 10:33:39 0 days 00:27:15.000000000       1           
2020-04-08 21:38:13 2020-04-09 07:01:30 0 days 09:23:17.000000000                   
2020-04-08 15:51:41 2020-04-08 16:08:02 0 days 00:16:21.000000000                                   1
2020-04-08 15:50:09 2020-04-08 16:07:57 0 days 00:17:48.000000000                                   1
2020-04-08 15:48:38 2020-04-08 16:07:52 0 days 00:19:14.000000000                                   1

Total                                                                   5           3               4                 
12

所以每一列都有自己的总和，然后所有的列都有一个总数

我试过了

data.groupby（'Total'）[“07:01-09:00”].sum（）[1]

但这会输出一个长字符串“1”

11111111

---

如何获得总计？

根据您提供的示例，您的三（3）列（“07:01-09:00，09:01-11:00，11:01-13:00”）可能是dtype:str，这就是您获得一个长字符串1的原因。也就是说，您应该按如下方式将列强制转换为浮动：

data['07:01 - 09:00'] = data['07:01 - 09:00'].astype(float)
data['09:01 - 11:00'] = data['09:01 - 11:00'].astype(float)
data['11:01 - 13:00'] = data['11:01 - 13:00'].astype(float)

之后，您可以尝试以下操作：

data = data.append(data[['07:01 - 09:00', '09:01 - 11:00', '11:01 - 13:00']].sum(), 
                   ignore_index=True)

---

我得到

ValueError:无法将字符串转换为浮点：'

我假设这是因为我有空值，需要跳过或删除。我该怎么做呢？对所有三列都这样做：data['07:01-09:00']=data['07:01-09:00'].apply（lambda x:x.replace（“”，float（nan））我得到这个错误

文件“”，第1行data['07:01-09:00']=data['07:01-09:00']）。apply（lambda x:x.replace（“”，float（nan））^SyntaxError:在添加额外的
后，解析时出现意外EOF
）

我得到的

名称“nan”未定义

是，抱歉。它应该如下数据['07:01-09:00']=data['07:01-09:00']。应用（lambda x:x.replace（''，float（'nan'））