Pandas：對給定列的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'，它是列的總和'a'，'b'和'd'。穿過論壇，我覺得這樣的東西會起作用：df['e'] = df[['a','b','d']].map(sum)但不是！我想實現(xiàn)具有列列表['a','b','d']和df輸入的操作。
3 回答
猛跑小豬
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你可以只sum設(shè)置param axis=1來對行進行求和，這將忽略無數(shù)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
如果您只想對特定列求和，則可以創(chuàng)建列的列表并刪除您不感興趣的列：
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
開滿天機
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如果你只有幾列要總和，你可以寫：
df['e'] = df['a'] + df['b'] + df['d']
這將創(chuàng)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
對于較長的列列表，EdChum的答案是首選。
繁星淼淼
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這是一種更簡單的方法，使用iloc選擇要求和的列：
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)
生產(chǎn)：
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
我無法找到一種方法來組合范圍和特定列，例如：
df['i']=df.iloc[:,[[0:2],3]].sum(axis=1)
df['i']=df.iloc[:,[0:2,3]].sum(axis=1)
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