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 pd

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

df

Out [1]:

   a  b   c  d

0  1  2  dd  5

1  2  3  ee  9

2  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)dfOut[91]:   a  b   c  d   e0  1  2  dd  5   81  2  3  ee  9  142  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_listOut[98]:['a', 'b', 'c']In [99]:df['e'] = df[col_list].sum(axis=1)dfOut[99]:   a  b   c  d  e0  1  2  dd  5  31  2  3  ee  9  52  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   e0  1  2  dd  5   81  2  3  ee  9  142  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   h0  1  2  dd  5   8  3  3   61  2  3  ee  9  14  5  5  112  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)