在Pandas中,sum函数默认只会对数值类型的列进行求和操作,而不会包括timedelta类型的列。timedelta类型是一种表示时间差的数据类型,通常用于处理时间序列数据。
如果想要包括timedelta类型的列进行求和,可以通过指定参数numeric_only=False
来实现。具体使用方法如下:
import pandas as pd
# 创建一个包含数值和timedelta类型列的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': pd.to_timedelta(['1 days', '2 days', '3 days'])}
df = pd.DataFrame(data)
# 对所有列进行求和,包括timedelta类型列
total_sum = df.sum(numeric_only=False)
print(total_sum)
输出结果为:
A 6
B 6 days 00:00:00
dtype: timedelta64[ns]
在这个例子中,我们创建了一个包含'A'列和'B'列的DataFrame,其中'A'列是数值类型,'B'列是timedelta类型。通过调用df.sum(numeric_only=False)
,我们对所有列进行了求和操作,包括timedelta类型的列。最后输出的结果中,'A'列的求和结果为6,'B'列的求和结果为6 days。
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