Python・PandasでDataFrame（データフレーム）の全行を合計する方法

PandasのDataFrameで各行の値を合計したい場合は、sum()関数を使い、引数axisに1を指定します。axis=1は「行方向」の計算を意味し、各行に含まれる複数の列の値が横方向に加算されます。

ここでは、「Opening_Stock（期首在庫）」と「Closing_Stock（期末在庫）」の2つの列を持つDataFrameを作成し、その行ごとの合計を求める手順を解説します。

1. サンプル用のDataFrameを作成する

まずは、合計を計算するためのDataFrameを用意します。

dataFrame = pd.DataFrame({
    "Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],
    "Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]
})

2. sum()関数で行の合計を求める

行の値を加算するには、sum()関数の引数axisに1を設定します。これにより、各レコード（行）ごとに列の値が合計され、Seriesとして結果が返されます。

dataFrame = dataFrame.sum(axis=1)

完全なサンプルコード

以下に、作成から合計の表示までの一連のコードを示します。

import pandas as pd

# サンプル用のDataFrameを作成
dataFrame = pd.DataFrame({
    "Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],
    "Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]
})

print("DataFrame...\n", dataFrame)

# 行の合計を求める（axis=1で行方向に加算）
dataFrame = dataFrame.sum(axis=1)
print("\nSumming rows...\n", dataFrame)

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

DataFrame...
    Closing_Stock  Opening_Stock
0             200             300
1             500             700
2            1000            1200
3             900            1500

Summing rows...
0     500
1    1200
2    2200
3    2400
dtype: int64

ポイントのまとめ

sum(axis=1)を使うことで、DataFrameのすべての行を簡単に合計できます。逆にaxis=0（デフォルト値）を指定した場合は、列ごとの合計が計算される点に注意してください。また、欠損値（NaN）が含まれる場合はデフォルトで除外して計算されるため、必要に応じてskipna=Falseなどのオプションも活用できます。