Python 是否按相反的列顺序按行计算数据帧总和？

有没有更优雅的方法来实现这一点？我目前基于各种stackoverflow答案的解决方案如下

df = pds.DataFrame([[11,12,13,14],[15,16,17,18]], columns = [0,1,2,3])  
print df  
dT = df.T  
dT.reindex(dT.index[::-1]).cumsum().reindex(dT.index).T  

输出

df is:
    0   1   2   3  
0  11  12  13  14  
1  15  16  17  18  

after by row reverse cumsum
    0   1   2   3
0   50  39  27  14  
1   66  51  35  18  

我必须经常在我的数据上执行此操作（也要大得多），并尝试找到一种短/更好的方法来实现这一点

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谢谢

这里有一个更易读的选择：

df[df.columns[::-1]].cumsum(axis=1)[df.columns]

无需转置数据帧；只需使用

axis=1

参数来

cumsum

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显然，最简单的方法是只按相反的顺序存储数据帧列，但我认为您不这样做是有原因的。

谢谢您的简化。事实上，我需要同时进行正向累积和反向累积，还需要为分析的其他部分保持原始列顺序。