pandas.DataFrame.sum

DataFrame.sum(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, min_count=0, **kwargs) [source]

Возвращает сумму значений для указанной оси

Параметры:

axis : {index (0), columns (1)} skipna : boolean, по умолчанию True Исключить значения NA/null при вычислении результата. level : int или имя уровня, по умолчанию None Если ось является многоуровневым индексом (иерархическим), подсчитать по определенному уровню, сводя в серию. numeric_only : boolean, по умолчанию None Включать только столбцы с плавающей точкой, целыми числами, булевыми значениями. Если None, будет использоваться всё, а затем только числовые данные. Не реализовано для Series. min_count : int, по умолчанию 0 Требуемое количество допустимых значений для выполнения операции. Если присутствует меньше min_count не-NA значений, результат будет NA. Новое в версии 0.22.0: Добавлен с значением по умолчанию 0. Это означает, что сумма всех NA или пустой Series равна 0, а произведение всех NA или пустой Series равно 1.

Возвращает:

sum : Series or DataFrame (if level specified)

Примеры

По умолчанию, сумма пустой или полностью состоящей из NA Series равна 0.

>>> pd.Series([]).sum()  # min_count=0 is the default
0.0

Это можно контролировать с помощью параметра min_count. Например, если вам нужна сумма пустой серии равной NaN, передайте min_count=1.

>>> pd.Series([]).sum(min_count=1)
nan

Благодаря параметру skipna, min_count обращается с all-NA и пустой сериями одинаково.

>>> pd.Series([np.nan]).sum()
0.0

>>> pd.Series([np.nan]).sum(min_count=1)
nan