熊猫：求和给定列的DataFrame行

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

我想增加一列'e'是列的总和'a'，'b'和'd'。

在各个论坛上，我认为这样会起作用：

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

但事实并非如此。

我想知道适当的操作与列的列表['a','b','d']和df作为输入。

您可以sum设置参数axis=1以对行求和，这将忽略任何数字列：

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

如果您只想汇总特定的列，则可以创建列的列表并删除不感兴趣的列：

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

如果您只需要汇总几列，则可以编写：

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

这将创建e具有以下值的新列：

   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。

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

这是使用iloc选择要累加的列的更简单方法：

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)

产生：

   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

我找不到一种将范围和特定列结合起来的方法，例如：

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

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)

您只需将数据框传递给以下函数即可：

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)

范例：

我有一个数据框（awards_frame）如下：

...并且我想创建一个新列，显示每一行的奖励总和：

用法：

我只是通过我的awards_frame进入功能，同时指定名称的新列的，和列表将被归纳列名：

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

结果：

这里最简单的方法是使用

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