Python 实现`df[m]=df[x]&x2B；df[y]和#x2B；df[z]`

我想得到三列的和，我采用的方法如下：

In [14]:

a_pd = pd.DataFrame({'a': np.arange(3),
                     'b': [5, 7, np.NAN],
                     'c': [2, 9, 0]})
a_pd
Out[14]:
a   b   c
0   0   5.0 2
1   1   7.0 9
2   2   NaN 0
In [18]:

b_pd = a_pd['a'] + a_pd['b'] + a_pd['c']
b_pd
Out[18]:
0     7.0
1    17.0
2     NaN
dtype: float64

但正如你所看到的，楠不能被排除在外。 因此我尝试了

np.add（）

，但出现了一些问题：

In [19]:

b_pd = a_pd[['a', 'b', 'c']].apply(np.add, axis=1)
b_pd
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-19-f52f400573b4> in <module>()
----> 1 b_pd = a_pd[['a', 'b', 'c']].apply(np.add, axis=1)
      2 b_pd

F:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.pyc in apply(self, func, axis, broadcast, raw, reduce, args, **kwds)
   4045 
   4046         if isinstance(f, np.ufunc):
-> 4047             results = f(self.values)
   4048             return self._constructor(data=results, index=self.index,
   4049                                      columns=self.columns, copy=False)

ValueError: invalid number of arguments

[19]中的

b_pd=a_pd[[a'，b'，c']]。应用（np.add，axis=1）
b_pd
---------------------------------------------------------------------------
ValueError回溯（最近一次调用上次）
在（）
---->1 b_pd=a_pd[[a'，b'，c']]。应用（np.add，axis=1）
2 b_pd
应用中的F:\anaconda\lib\site packages\pandas\core\frame.pyc（self、func、axis、broadcast、raw、reduce、args、**kwds）
4045
4046如果存在（f，np.ufunc）：
->4047结果=f（自身值）
4048返回self.\u构造函数（数据=结果，索引=self.index，
4049列=self.columns，copy=False）
ValueError:参数数无效

---

因此，我想知道如何修复此错误。

您可以使用数据帧的求和方法：

a_pd.sum(axis=1)
Out: 
0     7.0
1    17.0
2     2.0
dtype: float64

如果要指定列，请执行以下操作：

a_pd[['a', 'b', 'c']].sum(axis=1)
Out: 
0     7.0
1    17.0
2     2.0
dtype: float64

np.add需要输入

b_pd = a_pd[['a', 'b', 'c']].apply(np.sum, axis=1)

---

很好~我不明白为什么轴=1。我认为轴=0是正确的，因为加号在水平方向。@QM.py实际上相反。如果要按列执行操作，请使用

axis=0

（默认情况下通常为0），但如果要按行应用，请使用

axis=1

。查看更详细的答案。

np.add

需要两个输入。这可以是两个标量或两个数组（

np.add（例如a_-pd['a']，a_-pd['b']）

）。但是

apply

在pd.Series类型的单独列或行上应用该函数。因此，由于您只传递一个数组，它表示参数的数量是错误的。