连接几个变量在迭代内不起作用，并且在迭代之外工作

Question

我试图连接几个变量并计算总和，因为我想做多个操作，我正在迭代已经保存在df.cols中的所有可能的变量组合，但是我得到了关键错误。

for i in df.cols[0:20]: 
    k+=1
    name = "cat" + str(k)
    df1[name] = df1.loc[:, i].sum(axis = 1)

它给出了KeyError，尽管它在列中。

KeyError: "the label [['D120_1', 'Y69_0', 'K189_0']] is not in the [columns]"

例如，当我尝试打印i时：

print(i)
['D120_1', 'Y69_0', 'K189_0']

当我在没有迭代的情况下尝试使用['D120_1'，'Y69_0'，'K189_0']替换i时，效果很好。为什么它会识别迭代内部的关键，并且在迭代之外无法识别它。

虽然与迭代中的内容相同，但效果很好。

df1["col1"] = df1.loc[:, ['D120_1', 'Y69_0', 'K189_0']].sum(axis = 1)

但这不起作用：

df1["col1"] = df1.loc[:, i].sum(axis = 1)

Answer 1

如果在Pandas中正确记住，切片中都包含start和stop索引，而不是Python跳过最后一个索引的方式。看看这是否是您的问题的根源 - 您可能正在迭代到不可用的索引（标签）。

Answer 2

实际上，我发现列表保存为字符串“['D120_1'，'Y69_0'，'K189_0']”

要解决我使用ast.literal_eval

的问题

from ast import literal_eval
i = literal_eval(i)
print(i)
['D120_1', 'Y69_0', 'K189_0']