Pandas:对给定列的DataFrame行求和

Question

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

我想添加一列'e',它是列的总和'a','b'和'd'.

穿过论坛,我觉得这样的东西会起作用:

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

但不是!

我想实现具有列列表['a','b','d']和df输入的操作.

Answer 1

你可以只sum设置param axis=1来对行进行求和,这将忽略无数字列:

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,则可以创建列的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

Answer 2

如果你只有几列要总和,你可以写:

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,EdChum的答案是首选.

Answer 3

这是一种更简单的方法,使用iloc选择要求和的列:

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)

生产:

   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

我无法找到一种方法来组合范围和特定列,例如:

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

Answer 4

创建要添加的列名列表.

df['total']=df.loc[:,list_name].sum(axis=1)

如果您想要某些行的总和,请使用":"指定行

Answer 5

您可以使用该功能aggragate或agg​​：

df[['a','b','d']].agg('sum', axis=1)

优点agg是可以使用多个聚合函数：

df[['a','b','d']].agg(['sum', 'prod', 'min', 'max'], axis=1)

输出：

   sum  prod  min  max
0    8    10    1    5
1   14    54    2    9
2    8    12    1    4

Answer 6

您可以简单地将您的数据帧传递到以下函数中：

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)

示例：

我有一个数据框（awards_frame）如下：

...我想创建一个新列，显示每行的奖励总和：

用法：

我只是将我的Awards_frame传递给函数，同时指定新列的名称，以及要求和的列名列表：

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

结果：

Answer 7

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)