如何在Python中对两个数组求和？

Question

我做了一个这样的数据帧：

import numpy as np
import pandas as pd 

occurrence = np.array([4, 5, 4, 0, 1, 4, 3])
year = np.array([1851,1852,1853,1854,1855,1856,1857])
disaster = {"occur":pd.Series(occur),"year":pd.Series(year)}
df =  pd.DataFrame(disaster)

现在我要做一个函数，这样当我给出两年的时候，它会给出这两年发生的次数的总和。如果我把1851和1852，它将显示出现的是9。在

我写了一个这样的函数，但它显示了错误：

^{pr2}$

Answer 1

您需要使用&而不是and。这意味着你的职能应该是：

def dist(s1, s2):
    return df.occur[(df.year >= s1) & (df.year <= s2)].sum()

然后你有：

^{2}$

1851 <= df.year和{}都创建一个布尔序列。Python and不能像我们所希望的那样处理这些对象——它实际上是在每个系列上调用bool，这会导致错误。另一方面，&将执行元素和，当两个序列都是True时返回{}。在

您还可能会发现isin()对于计算给定日期列表的值很有用。例如：

>>> df.occur[df.year.isin([1851, 1852])].sum()
9

Answer 2

print(df.loc[df['year'].isin((1851,1852))]["occur"].sum())

或者：

^{2}$

对于日期范围，创建范围列表似乎比使用&更有效：

df.loc[df.year.isin(range(s1, s2+1))].occur.sum()

Answer 3

如果您只想使用numpy方法，您可以执行类似的操作：

import numpy as np

occurrence= np.array([4, 5, 4, 0, 1, 4, 3])
year = np.array([1851,1852,1853,1854,1855,1856,1857])

year1, year2 = 1851, 1852
mask = (year == year1) | (year == year2)
print occurrence[mask].sum()

请注意，如果您想要这两年之间发生的所有事件的总和，您可以做如下操作：

^{2}$

对于pandas，同样的方法仍然有效，但是正如其他人所指出的那样，如果您只对这两年（而不是它们之间的间隔）感兴趣的话，使用isin方法构建布尔掩码有更有效的方法。在