我想出了这两种方法.有没有更好的?
I figured out these two methods. Is there a better one?
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'A': [5, 6, 7], 'B': [7, 8, 9]})
>>> print df.sum().sum()
42
>>> print df.values.sum()
42
只是想确保我没有遗漏更明显的东西.
Just want to make sure I'm not missing something more obvious.
df.to_numpy().sum()
<小时>
df.values
是底层的numpy数组
Is the underlying numpy array
df.values.sum()
是numpy sum方法,速度更快
Is the numpy sum method and is faster
这篇关于对 Pandas 数据框中的所有值求和的最佳方法是什么?的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持跟版网!