pandas - 在 DataFrame 中逐行求和给定列

Question

我有一个 DataFrame 定义为:

df = pd.DataFrame({
    'id':[1,2,3], 
    'activity':['A1', 'A2', 'A2'], 
    'prep_hours':[None,None,1], 
    'delivery_hours':[10,10,15]})

我想创建一个列 total_hours，它是与模式 *_hours 匹配的所有列的总和

目前，我只是将我想要的列添加到一个新列中:

df.fillna(0, inplace=True)
df['total_hours'] = df['prep_hours'] + df['delivery_hours']

但它不容易扩展。举个例子，我只有 2 个名为 *_hours 的列，但在真正的 DataFrame 中，它包含 30 多个应该添加的列。

有没有更聪明的方法来做到这一点？

Answer 1

使用DataFrame.filter使用 like 参数和 sum，不需要将缺失值转换为 0:

df["total_hours"] = df.filter(like='_hours').sum(axis=1)
print (df)
   id activity  prep_hours  delivery_hours  total_hours
0   1       A1         NaN              10         10.0
1   2       A2         NaN              10         10.0
2   3       A2         1.0              15         16.0