熊貓：將多列匯總為一列，沒有最后一列

Question

如果我有一個類似於這個的數據框

Apples   Bananas   Grapes   Kiwis
2        3         nan      1
1        3         7        nan
nan      nan       2        3

我想添加這樣的列

Apples   Bananas   Grapes   Kiwis   Fruit Total
2        3         nan      1        6
1        3         7        nan      11
nan      nan       2        3        5

我想你可以使用df['Apples'] + df['Bananas']等等，但我的實際數據框比這大得多。 我希望像df['Fruit Total']=df[-4:-1].sum這樣的公式可以在一行代碼中解決問題。 然而這並沒有奏效。 有沒有辦法在不明確總結所有列的情況下做到這一點？

Answer 1

您可以先選擇iloc然后sum ：

df['Fruit Total']= df.iloc[:, -4:-1].sum(axis=1)
print (df)
   Apples  Bananas  Grapes  Kiwis  Fruit Total
0     2.0      3.0     NaN    1.0          5.0
1     1.0      3.0     7.0    NaN         11.0
2     NaN      NaN     2.0    3.0          2.0

對於所有列的總和，請使用：

df['Fruit Total']= df.sum(axis=1)

Answer 2

這可能對初學者有幫助，所以為了完整起見，如果您知道列名（例如它們在列表中），您可以使用：

column_names = ['Apples', 'Bananas', 'Grapes', 'Kiwis']
df['Fruit Total']= df[column_names].sum(axis=1)

這為您提供了使用哪些列的靈活性，因為您只需操作列表column_names並且您可以執行諸如僅選擇名稱中帶有字母“a”的列之類的操作。 這樣做的另一個好處是，人們更容易通過列名了解他們在做什么。 將此與list(df.columns)結合使用，以列表格式獲取列名。 因此，如果您想刪除最后一列，您所要做的就是：

column_names = list(df.columns)
df['Fruit Total']= df[column_names[:-1]].sum(axis=1)

Answer 3

可以在不知道列數甚至沒有 iloc 的情況下執行此操作：

print(df)
   Apples  Bananas  Grapes  Kiwis
0     2.0      3.0     NaN    1.0
1     1.0      3.0     7.0    NaN
2     NaN      NaN     2.0    3.0

cols_to_sum = df.columns[ : df.shape[1]-1]

df['Fruit Total'] = df[cols_to_sum].sum(axis=1)

print(df)
   Apples   Bananas Grapes  Kiwis   Fruit Total
0  2.0      3.0     NaN     1.0     5.0
1  1.0      3.0     7.0     NaN     11.0
2  NaN      NaN     2.0     3.0     5.0

Answer 4

在原始 df 上使用df['Fruit Total']= df.iloc[:, -4:-1].sum(axis=1)不會添加最后一列（'Kiwis'），您應該使用df.iloc[:, -4:]而是選擇所有列：

print(df)
   Apples  Bananas  Grapes  Kiwis
0     2.0      3.0     NaN    1.0
1     1.0      3.0     7.0    NaN
2     NaN      NaN     2.0    3.0

df['Fruit Total']=df.iloc[:,-4:].sum(axis=1)

print(df)
   Apples  Bananas  Grapes  Kiwis  Fruit Total
0     2.0      3.0     NaN    1.0          6.0
1     1.0      3.0     7.0    NaN         11.0
2     NaN      NaN     2.0    3.0          5.0

Answer 5

如果您想在不知道數據框的形狀/大小的情況下得出總數，我想以 Ramon 的回答為基礎。 我將在下面使用他的答案，但修復一個不包括總數最后一列的項目。 我已經從形狀中刪除了 -1：

cols_to_sum = df.columns[ : df.shape[1]-1]

對此：

cols_to_sum = df.columns[ : df.shape[1]]

print(df)
   Apples  Bananas  Grapes  Kiwis
0     2.0      3.0     NaN    1.0
1     1.0      3.0     7.0    NaN
2     NaN      NaN     2.0    3.0

cols_to_sum = df.columns[ : df.shape[1]]

df['Fruit Total'] = df[cols_to_sum].sum(axis=1)

print(df)
   Apples   Bananas Grapes  Kiwis   Fruit Total
0  2.0      3.0     NaN     1.0     6.0
1  1.0      3.0     7.0     NaN     11.0
2  NaN      NaN     2.0     3.0     5.0

然后在不跳過最后一列的情況下為您提供正確的總數。