如何對 Pandas DataFrame 中特定列的行求和？

如何對Pandas 中特定列的DataFrame 行求和

在使用DataFrame 時，有時我們需要添加新的表示多個現有列的值和的列。在此問題中，使用者在嘗試建立新欄位「e」以對 DataFrame 中「a」、「b」和「d」列的值求和時遇到問題。

使用者的初始值使用 df[['a', 'b', 'd']].map(sum) 的方法不成功。要正確地對 Pandas 中特定列的行求和，我們可以使用 sum() 函數，並將 axis 參數設為 1。這表示我們要對行而不是列求和。

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

中Pandas 2.0 之前的版本，我們可以簡單地指定 axis=1，而不需要 numeric_only=True。然而，在更高版本中，當指定 numeric_only=True 時，非數字列將被忽略。

如果目標是對特定列求和，我們可以建立所需列的列表，並使用 sum() 和 axis =1 計算該列子集的行總和。

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

透過執行以下步驟，我們可以成功新增一個欄位“e”，其中包含 a 中任意數字列組合的行總和資料框。

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