在熊猫中每 4 行添加值答案

【问题标题】：Adding values per 4 rows in pandas在熊猫中每 4 行添加值
【发布时间】：2020-03-01 13:19:32
【问题描述】：

我用的是“pandas.read_csv”，数据如下图

　　　A　　　　　B　　　　　　C　　　　　　　D
00　　2019-2　　315993352　　7         　　78
01　　2019-1　　317515869　　3         　　69
02　　2018-4　　318533054　　4         　　66
03　　2018-3　　318769547　　5         　　65
04　　2018-2　　319952126　　6         　　69
05　　2018-1　　322476579　　None　　      70
06　　2017-4　　323018027　　5         　　63
07　　2017-3　　321828003　　4         　　58
08　　2017-2　　321337443　　3         　　52
09　　2017-1　　322300905　　4         　　46
10　　2016-4　　321747881　　3         　　45
11　　2016-3　　324384755　　2         　　44
12　　2016-2　　456366381　　5         　　50
13　　2016-1　　453014579　　3         　　70
14　　2015-4　　452271967　　4         　　115
15　　2015-3　　452000000　　2         　　59
16　　2015-2　　453243847　　None　　  　　59
17　　2015-1　　321738470　　1         　　62

它有 18 行。我想每 4 行添加 C 列的值并创建新的数据框：第0行+第1行+第2行+第3行(7+3+4+5) 第4行+第5行+第6行+第7行(6+0+5+4) 第8行+第9行+第10行+第11行(3+4+3+2) 第12行+第13行+第14行+第15行(5+3+4+2)

而 18 不能被 4 整除所以我想扔 row16,row17

+)而我想要的结果是

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

用途：

N = 4

#first remove last rows if remainders
df = df.iloc[:len(df) // N * N]
#convert to numeric
df['C'] = pd.to_numeric(df['C'], errors='coerce')
#aggregate sum 
df = df.groupby(np.arange(len(df)) // N)['C'].sum().to_frame()
print (df)
      C
0  19.0
1  15.0
2  12.0
3  14.0

对于整数，可以将缺失或无值替换为0：

N = 4

df = df.iloc[:len(df) // N * N]

df['C'] = pd.to_numeric(df['C'], errors='coerce').fillna(0).astype(int)

df = df.groupby(np.arange(len(df)) // N)['C'].sum().to_frame()
print (df)
    C
0  19
1  15
2  12
3  14

【讨论】：

然后出现新的错误标志。 ValueError：无法将字符串转换为浮点数：'None'
@MonoNeuElogy - 然后使用 df['C'] = pd.to_numeric(df['C'], errors='coerce') - 它将 None 替换为 NaN。如果我的回答有帮助，请不要忘记accept。谢谢。
真的很抱歉。我改变了我的例子。