Python 对数据帧的备用列求和

我有一个数据框，看起来像

 A   00:00 00:30 01:00 01:30 02:00 .....22:30 23:00 23:30 
 1     2     3     3     4    3            1     6   4
 2     5     6     2     6    5            2     1   2

我在试着

 A   00:00 01:00 02:00 ..... 23:00
 1     6     6     7           7
 2     7     8     11          3

在

00:00

中添加列

23:30

---

我尝试使用and，它对所有列求和。我怎样才能告诉它对每个备选列求和？

我认为这应该有效：

In [261]:
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,6), columns=['00:00','00:30','01:00','01:30','02:00','02:30'])
df

Out[261]:
      00:00     00:30     01:00     01:30     02:00     02:30
0  0.176952  1.161850  0.894800 -0.246474  1.252235 -0.816835
1  0.817057 -1.338584 -0.983922 -0.073771 -2.188114  1.819888
2 -0.637196 -0.429361  1.267454  0.040461  1.256472 -0.242053
3  0.270544  0.403675  0.890263  1.767279  1.380494 -1.349156
4 -0.752082  0.380903 -0.795439  1.176303  0.176784  0.693317

In [262]:    
rhs = df.ix[:,1::2]
df.ix[:,::2] + pd.concat([rhs.ix[:,-1:],rhs.ix[:,:-1]],axis=1).values

Out[262]:
      00:00     01:00     02:00
0 -0.639884  2.056650  1.005761
1  2.636945 -2.322505 -2.261885
2 -0.879249  0.838093  1.296933
3 -1.078612  1.293938  3.147772
4 -0.058764 -0.414535  1.353087

In [263]:
rhs

Out[263]:
      00:30     01:30     02:30
0  1.161850 -0.246474 -0.816835
1 -1.338584 -0.073771  1.819888
2 -0.429361  0.040461 -0.242053
3  0.403675  1.767279 -1.349156
4  0.380903  1.176303  0.693317

因此，在您的情况下，由于列名中有30分钟的间隔，因此生成的df将使用lhs中的小时间隔列名和30分钟间隔中的值，并将这些值相加

因此，在这里，我们使用slice和step

.ix[：，：：2]

返回所有行，并在添加时步进列。我们使用

.values

返回一个numpy数组，因为否则您将获得所有

NaN

值，因为pandas将尝试在列名上对齐，而您将无法获得匹配项

---

当您想用

23:30

添加

00:00

时，我们可以

concat

将最后一列与其余列对齐，这样我们在添加列时得到列对齐方式

肯定会有帮助，但如果您看到第一列和最后一列被相加。我认为这样做不行。请看更新的答案，这将最后一列与第一列到最后一列连接起来，以获得您想要的顺序