Pandas：对给定列的DataFrame行求和

Question

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'a'，'b'和'd'列的总和。

跨越论坛，我认为这样的事情会起作用：

df['e'] = df[['a','b','d']].map(sum)

但不！

我想实现将列['a','b','d']和df作为输入的操作。

Answer 1

您可以sum并设置参数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，那么您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']

这会创建新列e，其值为：

   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，首选EdChum的答案。

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)

产地：

   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，例如类似的东西：

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

Answer 4

创建要添加的列名列表。

df['total']=df.loc[:,list_name].sum(axis=1)

如果要某些行的总和，请使用'：'

指定行

Answer 5

当我按顺序排列列时，以下语法对我有帮助

awards_frame.values[:,1:4].sum(axis =1)

Answer 6

您只需将数据框传递到以下功能：

def sum_frame_by_column(frame, new_col_name, list_of_cols_to_sum):
    frame[new_col_name] = frame[list_of_cols_to_sum].astype(float).sum(axis=1)
    return(frame)

示例：

我有一个数据框（awards_frame）如下：

...我想创建一个新列，显示每一行的奖励总和：

用法：

我只需将我的 awards_frame 传递给函数，还指定新列的名称和列名称的列表总结：

sum_frame_by_column(awards_frame, 'award_sum', ['award_1','award_2','award_3'])

结果：

Answer 7

这里最简单的方法是使用

    df.eval('e = a + b + d')