如何對 Pandas 中的特定 DataFrame 行求和？

如何對Pandas 中特定列的DataFrame 行求和

對於給定的DataFrame，可能需要計算各個值的總和特定行。在嘗試透過 df[['a', 'b', 'd']].map(sum) 實現此目的時，您可能會遇到問題。

此任務的適當操作涉及使用 sum()軸=1。此操作計算每行的總和，忽略非數字列。為了確保準確性，建議指定 numeric_only=True，尤其是在 Pandas 2.0 及更高版本中。

例如，考慮包含列'a'、'b'、'c' 和'd' 的DataFrame ，其中'c' 是非數字列：

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

要計算列' a' 的總和， 'b' 和'd'，我們可以使用：

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

這將添加一個列'e'，其中包含所需列的總和。

如果您希望對特定列求和列同時排除其他列，您可以指定列列表並使用以下命令刪除任何不需要的列col_list.remove(column_name).

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

這將使用指定列的總和建立一個新列「e」。

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