팬더 : 주어진 열에 대한 DataFrame 행 합계

다음과 같은 DataFrame이 있습니다.

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

나는 열을 추가 할 'e'컬럼의 합이다 'a', 'b'하고 'd'.

포럼을 살펴보면 다음과 같이 작동한다고 생각했습니다.

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

그러나 그렇지 않았습니다.

나는 열 목록과 함께 해당 동작을 알고 싶습니다 ['a','b','d']및 df입력으로한다.

당신은 할 수 sum와 세트 PARAM axis=1행을 합계를,이 없음 숫자 열을 무시합니다 :

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

특정 열을 합산하려는 경우 열 목록을 만들고 관심이없는 열을 제거 할 수 있습니다.

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

요약 할 열이 몇 개인 경우 다음과 같이 쓸 수 있습니다.

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

다음 e값으로 새 열 을 만듭니다 .

   a  b   c  d   e
0  1  2  dd  5   8
1  2  3  ee  9  14
2  3  4  ff  1   8

더 긴 열 목록의 경우 EdChum의 답변이 선호됩니다.

추가하려는 열 이름 목록을 작성하십시오.

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

특정 행에 대한 합계를 원하면 ':'을 사용하여 행을 지정하십시오.

이것은 iloc을 사용하여 합계 할 열을 선택하는 간단한 방법입니다.

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)

생산 :

   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

다음과 같이 작동하는 범위와 특정 열을 결합하는 방법을 찾을 수 없습니다.

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

순서대로 열이있을 때 다음 구문이 도움이되었습니다.

awards_frame.values[:,1:4].sum(axis =1)

데이터 프레임 을 다음 함수에 전달할 수 있습니다 .

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)

예 :

다음과 같이 데이터 프레임 (awards_frame)이 있습니다.

... 각 행의 보너스 수를 나타내는 새 열 을 만들고 싶습니다 .

사용법 :

간단히 awards_frame 을 함수에 전달 하고 새 열의 이름 과 합계 할 열 이름 목록 도 지정합니다 .

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

결과 :

여기서 가장 짧고 간단한 방법은

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