Pandas：对给定列的 DataFrame 行求和

Question

我有以下数据框：

 In [1]:
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

I would like to add a column 'e' which is the sum of columns 'a' , 'b' and 'd' .

跨过论坛，我认为这样的事情会起作用：

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

但它没有。

我想知道以列列表 ['a', 'b', 'd'] 和 df 作为输入的适当操作。

原文由 Colonel Beauvel 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

您可以只 sum 并设置参数 axis=1 对行求和，这将忽略非数字列：

 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，则可以创建列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

原文由 EdChum 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议

Answer 2

如果您只有几列要求和，您可以这样写：

 df['e'] = df['a'] + df['b'] + df['d']

这将创建新列 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

对于更长的列列表，首选 EdChum 的答案。

原文由 Alex Riley 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议