Python 有没有办法在df.loc关键字中指定variablename？

我正在制作一个收入预测模型，其中，我需要的一列取决于当前月份，并且是一个变量

我已经将变量标记为curr_month作为用户输入。根据这一点，我还导出了剩余月份的另一个变量rem_month

现在，我需要创建的列是除当前月份之外的其余列的总和。此外，输入列的更改如下所示：

1-5月：计划
六月至十月：中
11月：决赛
12月：计划明年。

我为每个月创建了一个列表，如下所示：

1月收入=[“2019年2月”、“2019年3月”、“2019年4月”、“2019年5月”、“2019年6月”、“2019年7月”、“2019年8月”、“2019年9月”、“2019年10月”、“2019年11月”、“2019年12月”]
2月收入=[“2019年3月”、“2019年4月”、“2019年5月”、“2019年6月”、“2019年7月”、“2019年8月”、“2019年9月”、“2019年10月”、“2019年11月”、“2019年12月”]
收入月=[‘2019年4月’、‘2019年5月’、‘2019年6月’、‘2019年7月’、‘2019年8月’、‘2019年9月’、‘2019年10月’、‘2019年11月’、‘2019年12月’]
4月收入=[‘2019年5月’、‘2019年6月’、‘2019年7月’、‘2019年8月’、‘2019年9月’、‘2019年10月’、‘2019年11月’、‘2019年12月’]
5月收入=[‘2019年6月’、‘2019年7月’、‘2019年8月’、‘2019年9月’、‘2019年10月’、‘2019年11月’、‘2019年12月’]
收入六月=['2019年七月'、'2019年八月'、'2019年九月'、'2019年十月'、'2019年十一月'、'2019年十二月']
7月收入=【2019年8月、2019年9月、2019年10月、2019年11月、2019年12月】
8月收入=【2019年9月、2019年10月、2019年11月、2019年12月】
9月收入=【2019年10月、2019年11月、2019年12月】
10月收入=['2019年11月'M_，2019年12月'M_]
收入(11月)=[2019年11月(F),2019年12月(F)]
12月收入=[‘2020年1月’、‘2020年2月’、‘2020年3月’、‘2020年4月’、‘2020年5月’、‘2020年6月’、‘2020年7月’、‘2020年8月’、‘2020年9月’、‘2020年10月’、‘2020年11月’、‘2020年12月’]

现在，我计划创建一个最终的列“Landing”，它将是特定列表中提到的所有列的总和，按照curlert monmth

#var=“收入”+当前月
#打印（var）
-->9月收入

现在我计划使用df.loc：

#df['Landing']=df.loc[：，Revenue\u Sep].sum（axis=1）

这给了我正确的输出

但若我决定使用变量，它将无法说明“数据框中未定义收入\ Sep列”

#df['Landing']=df.loc[：，var].sum（axis=1）#需要这方面的帮助。

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因为我的模型的其余部分已经完全准备好了，所以我只需要在这个最终声明中得到帮助，这样我就不必再对整个模型进行更改了。

您可能需要：var=globals（）[“Revenue”+curr\u month]谢谢，您能提供更清晰的信息吗？变量“var”在我的场景中得到了正确的分配，但是我如何在df.loc中使用它，以便它是通用的，并且我不必每月手动更改它？使用我的“var”分配，而不是您的分配，然后按原样使用您最后的代码段：df['Landing']=df.loc[：，var].sum（axis=1）哇！！！这太棒了。你是怎么做到的？它非常适合我的场景：）