如何对 Pandas DataFrame 中特定列的行求和？

如何对 Pandas 中特定列的 DataFrame 行求和

在使用 DataFrame 时，有时我们需要添加新的表示多个现有列的值之和的列。在此问题中，用户在尝试创建新列“e”以对 DataFrame 中“a”、“b”和“d”列的值求和时遇到问题。

用户的初始值使用 df[['a', 'b', 'd']].map(sum) 的方法不成功。要正确地对 Pandas 中特定列的行求和，我们可以使用 sum() 函数，并将 axis 参数设置为 1。这表示我们要对行而不是列求和。

中Pandas 2.0 之前的版本，我们可以简单地指定 axis=1，而不需要 numeric_only=True。然而，在更高版本中，当指定 numeric_only=True 时，非数字列将被忽略。

如果目标是对特定列求和，我们可以创建所需列的列表，并使用 sum() 和 axis =1 计算该列子集的行总和。

通过执行以下步骤，我们可以成功添加一个新列“e”，其中包含 a 中任意数字列组合的行总和数据框。

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