Python 简化pandas中的求和计算（西格玛符号）

我需要计算每个组的百分比（从A到G），并使用六个不同的列除以相同的列（如G代表总数）。然后我需要计算一个叫做。我的等式在sigma符号前面有一个“1-”。因此，我需要将这些列平方，然后将它们相加，然后使用1减去加法。我需要在我的数据框中保留这些百分比列。请帮助我简化以下代码：

  df = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 7), columns=list("ABCDEFG"))

  #percentage
        df["pct_A"] = df_race.A / df_race.G
        df["pct_B"] = df_race.B / df_race.G
        df["pct_C"] = df_race.C / df_race.G
        df["pct_D"] = df_race.D / df_race.G
        df["pct_E"] = df_race.E / df_race.G
        df["pct_F"] = df_race.F / df_race.G

    #HHI Index
        df["hhi"] = 1-(df.pct_A**2 + df.pct_B**2 + df.pct_C**2 + 
                       df.pct_D**2 + df.pct_E**2 + df.pct_F**2)

---

我想这会有帮助的
我正在创建一个带有7列随机值的df，将前6列除以第7列，然后使用辅助函数计算calculate_hhi

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 7), columns=list('ABCDEFG'))

def calculate_hhi(row):
    hhi = 1 - (row['A']**2 + row['B']**2 + row['C']**2 + row['D']**2 + row['E']**2 + row['F']**2 )
    return hhi 

df.iloc[:, 0:6] = df.iloc[:, 0:6].apply(lambda x: x/df.G, axis=0)
df['hhi'] = df.apply(calculate_hhi, axis=1)

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我想这会有帮助的
我正在创建一个带有7列随机值的df，将前6列除以第7列，然后使用辅助函数计算calculate_hhi

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 7), columns=list('ABCDEFG'))

def calculate_hhi(row):
    hhi = 1 - (row['A']**2 + row['B']**2 + row['C']**2 + row['D']**2 + row['E']**2 + row['F']**2 )
    return hhi 

df.iloc[:, 0:6] = df.iloc[:, 0:6].apply(lambda x: x/df.G, axis=0)
df['hhi'] = df.apply(calculate_hhi, axis=1)

我实际使用的是（我的数据集包含缺少的值）：

我实际使用的是（我的数据集包含缺少的值）：

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非常感谢。它可以工作，但列的名称保持不变。有没有什么我可以添加到lambda部分来将名称“race_uu”更改为“pct_u”我添加df_race.columns=df_race.columns.str.replace（“race”，“pct”）通过

df.columns

然后

df.columns=['pct_white'，pct_black']

给出所有列名，并更改要在新列名分配中重命名的名称。在您创建的示例中，如果我使用

df.iloc[：，0:7]。应用（lambda x:x**2，axis=1）

。这将使每一列都成正方形。我还可以在lambda中放入什么，让它在平方后返回前7列（axis=1）的总和，并将这些值指定给我的第8列？您可以这样做来添加列并将其存储到另一列

col_list=['A'，'B'，'C']

然后

df['E']=df[col_list].sum（axis=1）

或者您可以只写

df.iloc[：，0:7]。应用（lambda x:x**2，axis=1）。sum（axis=1）

，然后将其存储到某个列中谢谢！它可以工作，但列的名称保持不变。有没有什么我可以添加到lambda部分来将名称“race_uu”更改为“pct_u”我添加df_race.columns=df_race.columns.str.replace（“race”，“pct”）通过

df.columns

然后

df.columns=['pct_white'，pct_black']

给出所有列名，并更改要在新列名分配中重命名的名称。在您创建的示例中，如果我使用

df.iloc[：，0:7]。应用（lambda x:x**2，axis=1）

。这将使每一列都成正方形。我还可以在lambda中放入什么，让它在平方后返回前7列（axis=1）的总和，并将这些值指定给我的第8列？您可以这样做来添加列并将其存储到另一列

col_list=['A'，'B'，'C']

然后

df['E']=df[col_list].sum（axis=1）

或者您可以只写

df.iloc[：，0:7]。应用（lambda x:x**2，axis=1）。sum（axis=1）

，但随后将其存储到某个列中

df.iloc[:, 0:6] = df.iloc[:, 0:6].apply(lambda x: x/df.G)
df["hhi"] = 1 - df.iloc[:, 0:6].apply(lambda x: x**2).sum(skipna=False, axis=1)