如何在處理非數字資料時對 Pandas DataFrame 中的特定列求和？

Pandas：對特定列的 DataFrame 行求和

在 Pandas DataFrame 中，組合給定列集的多行資料可能是一項常見任務。在本文中，我們將解決計算 DataFrame 行中特定列總和的查詢。

初始方法和錯誤：

人們可能會嘗試使用以下程式碼可實現列'a'、'b' 和'd' 的總和：

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

但是，由於「c」列中存在非數字數據，此方法失敗。

正確操作：

考慮非數字資料並準確求和所需的列，我們將程式碼修改為如下：

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

解釋：

使用axis=1 呼叫sum函數來對行而不是列求和。此外，numeric_only=True 確保計算中僅考慮數字列，不包括「c」等非數字列。

對特定列求和：

至僅對列的子集求和，建立所需列的清單並排除不需要的列需要：

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

此操作將對「a」、「b」和「c」列求和，並將結果儲存在「e」列中。

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