[英]Sum only negative numbers across columns in dataframe Pandas
使用mask
df.iloc[:,1:].where(df.iloc[:,1:]<0).sum(axis=1)
使用apply
:
df['Sum']=df.apply(lambda x: x[x<0].sum(),axis=1)
另一种方法是使用abs
:
df['neg_sum'] = df.where(df != df.abs()).sum(1)
我建议你避免apply
; 它可能会很慢。
这将起作用: df[df < 0].sum()
这是我的解决方案,根据我在引用问题中的回答进行了修改:
df = pd.DataFrame({'a': [-1,2,3], 'b': [-2,3,4], 'c':[-3,4,5]})
column_names = list(df.columns)
df['neg_sum']= df[df[column_names]<0].sum(axis=1)
此答案允许按名称选择确切的列,而不是采用所有列。
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