Python 串联多个变量在迭代内部不起作用，在迭代外部起作用

我正在尝试连接几个变量并计算总和，因为我想做多个操作，我正在迭代所有可能的变量组合，这些变量已经保存在df.cols中，但我得到了key error

for i in df.cols[0:20]: 
    k+=1
    name = "cat" + str(k)
    df1[name] = df1.loc[:, i].sum(axis = 1)

虽然它在列中，但它给出了KeyError

KeyError: "the label [['D120_1', 'Y69_0', 'K189_0']] is not in the [columns]"

例如，当我尝试打印时，我：

print(i)
['D120_1', 'Y69_0', 'K189_0']

当我在没有迭代的情况下尝试使用['D120_1'，'Y69_0'，'K189_0']替换I时，效果很好。为什么它在迭代内部识别密钥，而在迭代外部不识别密钥

df1["col1"] = df1.loc[:, ['D120_1', 'Y69_0', 'K189_0']].sum(axis = 1)

虽然这与迭代中的情况相同，但效果很好

df1["col1"] = df1.loc[:, ['D120_1', 'Y69_0', 'K189_0']].sum(axis = 1)

但这不起作用：

df1["col1"] = df1.loc[:, i].sum(axis = 1)

---

如果在Pandas中没有记错的话，那么开始索引和停止索引都包含在切片中，而Python在跳过最后一个索引时是这样做的。看看这是否是问题的根源-您可能正在迭代一个不可用的索引（标签）。

事实上，我发现列表保存为字符串“['D120_1'、'Y69_0'、'K189_0']”

为了解决我使用的问题

---

我不确定我的变量是否会是一个列表。Try df1[name]=df1.loc[：，list（i）].sum（axis=1）