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基于Pandas中多个列的in求和

是指在Pandas库中，对多个列中的元素进行in操作，并将符合条件的元素进行求和的操作。

具体步骤如下：

导入Pandas库：在Python脚本中，首先需要导入Pandas库，以便使用其中的函数和方法。

import pandas as pd

创建DataFrame：使用Pandas的DataFrame对象来创建一个数据表，包含多个列。

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

使用in操作符进行筛选：使用Pandas的布尔索引功能，结合in操作符，筛选出符合条件的行。

condition = df['A'].isin([2, 4]) & df['B'].isin([6, 9])
filtered_df = df[condition]

对筛选后的结果进行求和：使用Pandas的sum()函数对筛选后的结果进行求和操作。

sum_result = filtered_df.sum()

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

condition = df['A'].isin([2, 4]) & df['B'].isin([6, 9])
filtered_df = df[condition]

sum_result = filtered_df.sum()

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相关搜索:基于行的Pandas列求和 Pandas:基于多个不同的列创建列 Python、pandas:基于多个其他列对列求和，并将其放入新的数据框架中 Python (pandas) -基于一列对多列求和在Pandas中基于多个条件选择列基于索引在pandas中创建多个列基于条件的列求和基于Pandas中的竖线分隔列创建多个新列 Pandas:基于两列求和(同一行中的列不匹配)基于pandas数据框中另一列中的条件对列求和在Pandas中基于多个条件创建多个新列基于多个条件仅保留Pandas Dataframe中的列基于多个列值合并pandas Dataframe中的多行部分求和pandas列在pandas中基于多个条件选择某些列基于列名的Pandas中多个列的不同聚合基于多个条件的datetime列的pandas计数 Matlab中基于数据的列值求和基于日期对列求和基于日期在列中求和值

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