Python 对行（但不是所有行）求和，为其他行指定默认值

假设我有以下dataframe（但请记住，这可能有100多行和100多列）：

我只想对满足条件的某些行的值求和，在本例中，对于流而言，这些行具有2。对于其他行，我希望它们获得默认值，例如0

这就是我所尝试的：

cols = [col for col in dataFrame.columns if col != 'stream']
dataFrame.loc[dataFrame['stream'] == 2, cols].sum(axis=1)

---

但它没有得到我想要的结果。我的代码出了什么问题？

我认为您非常接近，您只需添加新列

sum

，然后使用

0

：

cols = [col for col in df1.columns if col != 'stream']
print cols
['feat', 'another_feat']

df1['sum'] = df1.loc[df1['stream'] == 2, cols ].sum(axis=1)
df1['sum'] = df1['sum'].fillna(0)
print df1
   stream  feat  another_feat   sum
a       1     8             4   0.0
b       2     5             5  10.0
c       2     7             7  14.0
d       3     3             2   0.0

如果所有值都是

int

，最后您可以通过以下方式将

float

强制转换为

int

：

另一个解决方案包括：

---

再次感谢，伙计，这很有效，干得好！谢谢你提供的关于演员的信息，以后可能会需要。很高兴能帮助你！天气真好！

df1['sum'] = df1['sum'].fillna(0).astype(int)
print df1
   stream  feat  another_feat  sum
a       1     8             4    0
b       2     5             5   10
c       2     7             7   14
d       3     3             2    0

df1['sum'] = np.where(df1['stream'] == 2, df1[cols].sum(axis=1), 0)
print df1
   stream  feat  another_feat  sum
a       1     8             4    0
b       2     5             5   10
c       2     7             7   14
d       3     3             2    0