danfo.dataframe.sum.md

description
Return the sum of the values for the requested axis.

DataFrame.sum

danfo.DataFrame.sum(options)

Parameters	Type	Description	Default
options	Object	axis: 0 or 1. If 0, compute the mean column-wise, if 1, row-wise. Defaults to 1	{ axis: 1 }

Examples

Sum elements along default axis 1 (column)

{% tabs %} {% tab title="Node" %}

const dfd = require("danfojs-node")
let data = {"A": [-20.1, 30, 47.3, -20],
            "B": [34, -4, 5, 6], 
             "C": [20, -20, 30, -40]}
let df = new dfd.DataFrame(data)

df.print()

let df_sum = df.sum()
df_sum.print()

{% endtab %}

{% tab title="Browser" %}

{% endtab %} {% endtabs %}

{% tabs %} {% tab title="Output" %}

╔════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║            │ A                 │ B                 │ C                 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0          │ -20.1             │ 34                │ 20                ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1          │ 30                │ -4                │ -20               ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2          │ 47.3              │ 5                 │ 30                ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3          │ -20               │ 6                 │ -40               ║
╚════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝

╔═══╤══════╗
║ 0 │ 33.9 ║
╟───┼──────╢
║ 1 │ 6    ║
╟───┼──────╢
║ 2 │ 82.3 ║
╟───┼──────╢
║ 3 │ -54  ║
╚═══╧══════╝

{% endtab %} {% endtabs %}

Sum elements along row axis (0)

{% tabs %} {% tab title="Node" %}

const dfd = require("danfojs-node")
let data = {"A": [-20.1, 30, 47.3, -20],
            "B": [34, -4, 5, 6], 
             "C": [20, -20, 30, -40]}
let df = new dfd.DataFrame(data)

df.print()

let df_sum = df.sum({axis: 0})
df_sum.print()

{% endtab %}

{% tab title="Browser" %}

{% endtab %} {% endtabs %}

{% tabs %} {% tab title="Output" %}

╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║   │ A                 │ B                 │ C                 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ -20.1             │ 34                │ 20                ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ 30                │ -4                │ -20               ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ 47.3              │ 5                 │ 30                ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ -20               │ 6                 │ -40               ║
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝

╔═══╤════════════════════╗
║ A │ 37.199999999999996 ║
╟───┼────────────────────╢
║ B │ 41                 ║
╟───┼────────────────────╢
║ C │ -10                ║
╚═══╧════════════════════╝

{% endtab %} {% endtabs %}