[Python] Pandas – 指定範囲のカラムの合計値を計算する方法

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)
# locを使って特定の行とカラムを選択
result = df.loc[0:1, 'A':'B']
print(result)

A  B
0  1  4
1  2  5

# カラム名で範囲を指定して合計を計算
sum_result = df.loc[:, 'A':'B'].sum()
print(sum_result)

A    6
B   15
dtype: int64

# 複数のカラムを選択して合計を計算
sum_selected = df.loc[:, ['A', 'C']].sum()
print(sum_selected)

A    6
C   24
dtype: int64

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)
# locを使ってカラム範囲の合計値を計算
total_sum = df.loc[:, 'A':'C'].sum()
print(total_sum)

A    6
B   15
C   24
dtype: int64

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)
# ilocを使って特定の行とカラムを選択
result = df.iloc[0:2, 0:2]
print(result)

A  B
0  1  4
1  2  5

# インデックス番号で範囲を指定して合計を計算
sum_result = df.iloc[:, 0:2].sum()
print(sum_result)

A    6
B   15
dtype: int64

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)
# ilocを使ってカラム範囲の合計値を計算
total_sum = df.iloc[:, 0:3].sum()
print(total_sum)

A     6
B    15
C    24
dtype: int64

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8],
    'C': [9, 10, 11, 12]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 条件付きでカラムを選択
filtered_df = df[df['A'] > 2]
print(filtered_df)

A  B   C
2  3  7  11
3  4  8  12

# 条件に基づく合計値の計算
sum_result = filtered_df['B'].sum()
print(sum_result)

15

# 複数条件を組み合わせたカラム選択
filtered_df_multiple = df[(df['A'] > 1) & (df['B'] < 8)]
print(filtered_df_multiple)

A  B   C
1  2  6  10
2  3  7  11

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8],
    'C': [9, 10, 11, 12]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 条件に基づくカラムの合計値を計算
total_sum = df[(df['A'] > 2) & (df['B'] < 8)]['C'].sum()
print(total_sum)

11

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)
# カラム範囲の合計値を使って新しいカラムを作成
df['Total'] = df[['A', 'B', 'C']].sum(axis=1)
print(df)

A  B  C  Total
0  1  4  7     12
1  2  5  8     15
2  3  6  9     18

# サンプルデータの作成
data = {
    'Category': ['A', 'A', 'B', 'B'],
    'Value1': [1, 2, 3, 4],
    'Value2': [5, 6, 7, 8]
}
df = pd.DataFrame(data)
# グループ化して合計値を計算
grouped_sum = df.groupby('Category').sum()
print(grouped_sum)

Value1  Value2
Category                
A             3      11
B             7      15

# 特定のカラム範囲の合計値でフィルタリング
filtered_df = df[df[['Value1', 'Value2']].sum(axis=1) > 10]
print(filtered_df)

Category  Value1  Value2
1        A       2       6
3        B       4       8

import matplotlib.pyplot as plt
# カラム範囲の合計値を計算
total_sum = df[['Value1', 'Value2']].sum()
# 可視化
total_sum.plot(kind='bar')
plt.title('Total Sum of Values')
plt.xlabel('Values')
plt.ylabel('Sum')
plt.show()

# サンプル売上データの作成
data = {
    'Product': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'Q1': [100, 200, 300, 400],
    'Q2': [150, 250, 350, 450],
    'Q3': [200, 300, 400, 500]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 各商品の売上合計を計算
df['Total Sales'] = df[['Q1', 'Q2', 'Q3']].sum(axis=1)
print(df)

Product   Q1   Q2   Q3  Total Sales
0       A  100  150  200           450
1       B  200  250  300           750
2       C  300  350  400           1050
3       D  400  450  500           1350