Pandas：对给定列的DataFrame行求和

Question

Pandas：对给定列的DataFrame行求和我有以下DataFrame：In [1]:import pandas as pddf = pd.DataFrame({'a': [1,2,3], 'b': [2,3,4], 'c':['dd','ee','ff'], 'd':[5,9,1]})dfOut [1]:   a  b   c  d0  1  2  dd  51  2  3  ee  92  3  4  ff  1我想添加一列'e'，它是列的总和'a'，'b'和'd'。穿过论坛，我觉得这样的东西会起作用：df['e'] = df[['a','b','d']].map(sum)但不是！我想实现具有列列表['a','b','d']和df输入的操作。

Answer 1

你可以只sum设置param axis=1来对行进行求和，这将忽略无数字列：

In [91]:

df = pd.DataFrame({'a': [1,2,3], 'b': [2,3,4], 'c':['dd','ee','ff'], 'd':[5,9,1]})

df['e'] = df.sum(axis=1)

df

Out[91]:

   a  b   c  d   e

0  1  2  dd  5   8

1  2  3  ee  9  14

2  3  4  ff  1   8

如果您只想对特定列求和，则可以创建列的列表并删除您不感兴趣的列：

In [98]:

col_list= list(df)

col_list.remove('d')

col_list

Out[98]:

['a', 'b', 'c']

In [99]:

df['e'] = df[col_list].sum(axis=1)

df

Out[99]:

   a  b   c  d  e

0  1  2  dd  5  3

1  2  3  ee  9  5

2  3  4  ff  1  7

Answer 2

如果你只有几列要总和，你可以写：

df['e'] = df['a'] + df['b'] + df['d']

这将创建e具有以下值的新列：

   a  b   c  d   e

0  1  2  dd  5   8

1  2  3  ee  9  14

2  3  4  ff  1   8

对于较长的列列表，EdChum的答案是首选。

Answer 3

这是一种更简单的方法，使用iloc选择要求和的列：

df['f']=df.iloc[:,0:2].sum(axis=1)

df['g']=df.iloc[:,[0,1]].sum(axis=1)

df['h']=df.iloc[:,[0,3]].sum(axis=1)

生产：

   a  b   c  d   e  f  g   h

0  1  2  dd  5   8  3  3   6

1  2  3  ee  9  14  5  5  11

2  3  4  ff  1   8  7  7   4

我无法找到一种方法来组合范围和特定列，例如：

df['i']=df.iloc[:,[[0:2],3]].sum(axis=1)

df['i']=df.iloc[:,[0:2,3]].sum(axis=1)