如何对 Pandas 中特定列的 DataFrame 行进行求和

对于给定的 DataFrame，可能需要计算跨值的总和特定行。在尝试通过 df[['a', 'b', 'd']].map(sum) 实现此目的时，您可能会遇到问题。

此任务的适当操作涉及使用 sum()轴=1。此操作计算每行的总和，忽略非数字列。为了确保准确性，建议指定 numeric_only=True，尤其是在 Pandas 2.0 及以上版本中。

例如，考虑包含列 'a'、'b'、'c' 和 'd' 的 DataFrame ，其中 'c' 是非数字列：

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [2, 3, 4], 'c': ['dd', 'ee', 'ff'], 'd': [5, 9, 1]})

计算列 'a', 'b' 的总和，和 'd'，我们可以使用：

df['e'] = df.sum(axis=1, numeric_only=True)

这将添加一个列 'e'，其中包含所需列的总和。

如果您希望对特定列进行求和，同时排除其他列，则可以指定列列表并使用 col_list.remove(column_name) 删除任何不需要的列。

col_list = list(df)
col_list.remove('d')
df['e'] = df[col_list].sum(axis=1)

这将使用指定列的总和创建一个新列 'e'。