熊猫和积

Question

我有一个 df：

 Value1  Value2  1   2   3
  1       A     0   1   2
  2       B     3   4   5
  3       C     2   2   2

我想在行和列 1 2 3 之间执行 sumproduct：

 Value1  Value2  1   2   3   sumproduct
  1       A     0   1   2   8    = 0*1 + 1*2 + 2*3
  2       B     3   4   5   26   = 3*1 + 4*2 + 5*3
  3       C     2   2   2   12   = 2*1 + 2*2 + 2*3

我试过 (df.values*df.columns.values).sum(1) 但我需要先删除 Value1 和 Value2 列。有更好的方法吗？

非常感谢！

原文由 TylerNG 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

df = pd.DataFrame({'1': [0, 3, 2], '2': [1, 4, 2], '3': [2, 5, 2]})
df['sumproduct'] = df[1] * 1 + df[2] * 2 + df[3] * 3

更新一般案例

valid_columns = [col for col in df.columns if col.isdigit()]
df['sumproduct'] = (df[valid_columns] * [int(x) for x in valid_columns]).sum(axis=1)

原文由 biniow 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议

Answer 2

我将要做的

df.iloc[:,2:].dot([1,2,3])
Out[239]:
0     8
1    26
2    12
dtype: int64

让它自动

s=df.iloc[:,2:]

s.dot(s.columns.astype(int))
Out[242]:
0     8
1    26
2    12
dtype: int64

原文由 BENY 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议