使用python对多索引表中的行值求和

我尝试从下面的数据框中获取“1”的所有发生次数之和的额外列（总计）。Dataframe具有多索引列（ID、效果和持续时间）

我的指令：

df['Total'] = df[df.columns].sum(1)

这在“总计”列中给了我一个意外的值

获得的产量：

ID  Effect  Duration    X1  X2  X3  Total   
1888    High    5   1   0   1   11
1313    High    10  0   0   0   0
3455    Low 20  1   1   1   111

ID  Effect  Duration    X1  X2  X3  Total   
1888    High    5   1   0   1   2
1313    High    10  0   0   0   0
3455    Low 20  1   1   1   3

期望输出：

ID  Effect  Duration    X1  X2  X3  Total   
1888    High    5   1   0   1   11
1313    High    10  0   0   0   0
3455    Low 20  1   1   1   111

ID  Effect  Duration    X1  X2  X3  Total   
1888    High    5   1   0   1   2
1313    High    10  0   0   0   0
3455    Low 20  1   1   1   3

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如何使用python获得所需的输出？谢谢

您的列是字符串而不是整数。在执行操作之前，首先将列转换为适当的类型：

df[['X1', 'X2', 'X3']].astype(int).sum(1)

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如果索引正确，那么

df.astype（int）.sum（1）

就足够了。我认为OP有我通过查看数字提到的问题，或者它正在执行其他代码，所描述的内容和问题必须关闭或更改。不管如何，为了达到预期效果，如果索引确实是（ID、效果和持续时间）多索引，那么如果你想要所有的列，就不需要指定列……你所有的点都是有效的，我只是回答OP的意图，这里的意图是明确地将列作为过滤器。我不确定这是否是目的。