Pandas 教程-Pandas DataFrame.sum()
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Pandas DataFrame.sum() 函数用于返回用户请求轴的值之和。如果输入值是索引轴，则它将添加列中的所有值，并且对所有列起作用。它返回一个包含每列中所有值的总和的系列。
在计算DataFrame中的总和时，它还可以跳过缺失的值。
语法：
DataFrame.sum(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, min_count=0, **kwargs)
参数
axis: {index（0），columns（1）}
0或'index'用于按行，而1或'columns'用于按列。
skipna: bool，默认为True
它用于排除所有空值。
level: int或level名称，默认为None
如果轴是多重索引，则沿特定级别计数并折叠为系列。
numeric_only: bool，默认值为None
它仅包括int、float和boolean列。如果为None，它将尝试使用所有内容，因此应使用数值数据。
min_count: int，默认值为0
它是执行任何操作所需的有效值的数量。如果少于min_count存在非NA值，则结果将为NaN。
**kwargs: 这是要传递给函数的可选参数。
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返回：
如果指定了级别，则返回Series或DataFrame的总和。
示例1：
import pandas as pd# default min_count = 0pd.Series([]).sum()# Passed min_count = 1, then sum of an empty series will be NaNpd.Series([]).sum(min_count = 1)
0.0nan
示例2：
import pandas as pd# making a dict of listinfo = {'Name': ['Parker', 'Smith', 'William'],'age' : [32, 28, 39]}data = pd.DataFrame(info)# sum of all salary stored in 'total'data['total'] = data['age'].sum()print(data)
Name age total0 Parker 32 991 Smith 28 992 William 39 99
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