这是我当前的数据框名称
Date David_Added David_Removed Malik_Added Malik_Removed Meghan_Added Meghan_Removed Sucely_Added Sucely_Removed
02/19/2019 3 1 39 41 1 6 14 24
02/18/2019 0 0 8 6 0 3 0 0
02/16/2019 0 0 0 0 0 0 0 0
02/15/2019 0 0 0 0 0 0 0 0
02/14/2019 0 0 0 0 0 0 0 0
02/13/2019 0 0 0 0 0 0 0 0
02/12/2019 0 0 0 0 0 0 0 0
02/11/2019 0 0 0 0 0 0 0 0
02/08/2019 0 0 0 0 0 0 0 0
02/07/2019 0 0 0 0 0 0 0 0
我需要按日期对每个人的数据求和，显然要跳过“日期”列。我希望总数成为汇总列旁边的列。如下所示，“ User_Add，User_Removed，User_Total”。我面临的问题是前缀名称不会总是相同，并且用户总数会发生变化。 我的思考过程将是计算总列数。然后遍历他们进行数学运算，然后将结果转储给每个用户一个新列。然后按字母顺序对列进行排序，以便将它们分组在一起。
类似的东西
loops = out.shape[1]
while loop < loops:
out['User_Total'] = out['User_Added']+out['User_Removed']
loop += 1
out.sort_index(axis=1, inplace=True)
但是我不确定如何通过索引调用整个列，或者这是否是处理它的好方法。
这是我希望输出显示的样子。
Date David_Added David_Removed David_Total Malik_Added Malik_Removed Malik_Total Meghan_Added Meghan_Removed Meghan_Total Sucely_Added Sucely_Removed Sucely_Total
2/19/2019 3 1 4 39 41 80 1 6 7 14 24 38
2/18/2019 0 0 0 8 6 14 0 3 3 0 0 0
2/16/2019 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2/15/2019 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2/14/2019 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2/13/2019 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2/12/2019 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2/11/2019 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2/8/2019 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2/7/2019 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
非常感谢您的帮助！
答案 0 :(得分：2)
将groupby与列split一起使用
s=df.groupby(df.columns.str.split('_').str[0],axis=1).sum().drop('Date',1).add_suffix('_Total')
yourdf=pd.concat([df,s],1).sort_index(level=0,axis=1)
yourdf
Out[455]:
Date David_Added ... Sucely_Removed Sucely_Total
0 02/19/2019 3 ... 24 38
1 02/18/2019 0 ... 0 0
2 02/16/2019 0 ... 0 0
3 02/15/2019 0 ... 0 0
4 02/14/2019 0 ... 0 0
5 02/13/2019 0 ... 0 0
6 02/12/2019 0 ... 0 0
7 02/11/2019 0 ... 0 0
8 02/08/2019 0 ... 0 0
9 02/07/2019 0 ... 0 0
[10 rows x 13 columns]
答案 1 :(得分：2)
或者：
df.join(df.T.groupby(df.T.index.str.split("_").str[0]).sum().T.iloc[:,1:].add_suffix('_Total'))
Date David_Added David_Removed Malik_Added Malik_Removed \
0 02/19/2019 3 1 39 41
1 02/18/2019 0 0 8 6
2 02/16/2019 0 0 0 0
3 02/15/2019 0 0 0 0
4 02/14/2019 0 0 0 0
5 02/13/2019 0 0 0 0
6 02/12/2019 0 0 0 0
7 02/11/2019 0 0 0 0
8 02/08/2019 0 0 0 0
9 02/07/2019 0 0 0 0
Meghan_Added Meghan_Removed Sucely_Added Sucely_Removed David_Total \
0 1 6 14 24 4
1 0 3 0 0 0
2 0 0 0 0 0
3 0 0 0 0 0
4 0 0 0 0 0
5 0 0 0 0 0
6 0 0 0 0 0
7 0 0 0 0 0
8 0 0 0 0 0
9 0 0 0 0 0
Malik_Total Meghan_Total Sucely_Total
0 80 7 38
1 14 3 0
2 0 0 0
3 0 0 0
4 0 0 0
5 0 0 0
6 0 0 0
7 0 0 0
8 0 0 0
9 0 0 0
答案 2 :(得分：-1)
我知道这并不是对OP提出的问题的答案，而是对可以解决他所面临问题的更好实践的建议。
您遇到结构性问题。对数据框进行如下建模：
Date User_Name User_Added User_Removed User_Total
除了处理可变数量的用户之外，还将为您输入解决问题的代码。