Python 熊猫，跨行求和，取决于列内容

我有一个奇怪的数据框，它的设置方式如下：

header_one | header_two | header_three | header_four | to_sum_one | to_sum_two
     4             5            1              2       header_one   header_three
     2             4            10             12      header_two   header_four

我有没有办法通过对sum_one和sum_two字段中指示的列求和来创建一个新列？例如，第一个条目加起来等于5，因为我们要求和为1（4）和3（1）

谢谢大家!

你有没有调查过这个问题

assign（**kwargs）

将新列分配给数据帧，返回新对象（副本），并将新列添加到原始列中

这似乎就是你想要的。

你有没有调查过这个问题

assign（**kwargs）

将新列分配给数据帧，返回新对象（副本），并将新列添加到原始列中

---

这似乎正是您想要的。

因此您可以在此处使用

查找

df.lookup(df.index,df.to_sum_one)+df.lookup(df.index,df.to_sum_two)
Out[282]: array([ 5, 16], dtype=int64)

因此，您可以在此处使用
查找

df.lookup(df.index,df.to_sum_one)+df.lookup(df.index,df.to_sum_two)
Out[282]: array([ 5, 16], dtype=int64)

我会尝试使用apply，因为这是使用它的最简单方法，只需将所需的参数作为.value获取，并在插入中使用它们

另外，为了避免混淆参数，我将创建一个函数来获取sum参数并使用它

也许有更好的方法，但可能会有所帮助

    header_one | header_two | header_three | header_four | to_sum_one | to_sum_two
         4             5            1              2       header_one   header_three
         2             4            10             12      header_two   header_four


def sum(param1, param2):
     return df.param1+ df.param2

然后插入：

df.insert(6, "Sum", sum(df.to_sum_one, df.to_sum_two))

我会这样做的。让我知道它是否有效
 我会尝试使用apply，因为这是使用它的最简单方法，只需获取所需的参数作为.value，并在insert中使用它们即可

另外，为了避免混淆参数，我将创建一个函数来获取sum参数并使用它

也许有更好的方法，但可能会有所帮助

    header_one | header_two | header_three | header_four | to_sum_one | to_sum_two
         4             5            1              2       header_one   header_three
         2             4            10             12      header_two   header_four


def sum(param1, param2):
     return df.param1+ df.param2

然后插入：

df.insert(6, "Sum", sum(df.to_sum_one, df.to_sum_two))

我会这样做的。让我知道它是否有效
 这正是我一直在寻找的，而且成功了！非常感谢你，我一直在努力寻找解决方案，这正是我一直在寻找的，而且成功了！非常感谢你，我一直在努力寻找解决方案这一个其实也很有效，但是W-B有熊猫内部解决方案这一个其实也很有效，但是W-B有熊猫内部解决方案