熊猫：求和给定列的DataFrame行

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。

Answer 1

您可以sum设置参数axis=1以对行求和，这将不忽略任何数字列：

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