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import pandas as pd data = { "상품명": ["사과", "배", "딸기", "포도"], "판매량": [50, 20, 100, 30], "가격": [1500, 3000, 500, 2000] } # 딕셔너리 데이터를 데이터프레임으로 변환합니다. df = pd.DataFrame() # '판매량' 열의 데이터만 모두 더합니다. total_sales = df["판매량"].() print(f"총 판매량: {total_sales}개")

sum()으로 열 합계 구하기

sum()은 데이터프레임의 특정 열에 있는 모든 숫자를 더한 합계를 구하는 함수입니다.

기본 문법

df["열이름"].sum()

코드 분석

data = {
    "상품명": ["사과", "배", "딸기", "포도"],
    "판매량": [50, 20, 100, 30],
    "가격": [1500, 3000, 500, 2000]
}
df = pd.DataFrame(data)
total_sales = df["판매량"].sum()

동작 과정

df["판매량"]:
0     50
1     20
2    100
3     30

sum() → 50 + 20 + 100 + 30 = 200

딕셔너리 → 데이터프레임 복습

딕셔너리 Key    →  열 이름
딕셔너리 Value  →  열 데이터

  상품명  판매량   가격
0  사과    50   1500
1   배    20   3000
2  딸기   100    500
3  포도    30   2000

자주 쓰는 집계 함수 모음

함수	설명	예시 결과
`sum()`	합계	200
`mean()`	평균	50.0
`max()`	최대값	100
`min()`	최소값	20
`count()`	개수	4
`median()`	중간값	40.0
`std()`	표준편차	35.59

여러 열의 합계 한 번에 구하기

# 모든 숫자 열의 합계
df.sum()
# 판매량    200
# 가격    7000

# 특정 열만 선택하여 합계
df[["판매량", "가격"]].sum()

💡 핵심: df["열이름"].sum()으로 원하는 열의 합계를 구합니다.

열 합계 계산하기 : sum()