Python 如何将数据帧的不同分类数据汇总到不同的列中

我想把“R”、“F”和“M”添加到一列中。假设任何记录都有R=1、F=1和M=1，那么我想要3。但是当我做的时候

rfm['RFM_Score'] = rfm[['R','F','M']].sum(axis = 1)
print(rfm['RFM_Score'].head())

我得到的是111.0而不是3

这个怎么样：

rfm['RFM_Score'] = rfm[['R']].astype(int)+rfm[['F']].astype(int)+rfm[['M']].astype(int)

或者您甚至可以使用：

rfm[['R', 'F', 'M']].appy(pd.to_numeric, errors='coerce').sum(axis=1)

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看起来这些是字符串而不是数字，请尝试：

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rfm['rfm_Score']=rfm['R'，'F'，'M']].astype（float，errors='ignore'）.sum（axis=1）

这可能不是最优雅的解决方案，但是我用一些测试数据验证了这一点，应该可以：

rfm['RFM_Score'] = rfm['R'] + rfm['F'] + rfm['M']

恐怕我不太清楚为什么要把你的值连在一起，而不是求和。我仍在学习自己，我发现有时这些函数中最直观的方式并不能给出直观预期的结果。希望这对tho有帮助！祝你好运

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编辑：我看到有人指出，这些数值很可能是字符串而不是int，这肯定可以解释连接。

欢迎使用StackOverflow。列

R

、

F

和

M

的数据类型是什么？我猜它们是字符串。请尝试

rfm[['R'，'F'，'M']].appy（pd.to_numeric，errors='concurve'）.sum（axis=1）

您知道熊猫为什么会以这种方式进行“字符串求和”吗？这些列的某些行中可能有非数值。如果使用read_csv加载此数据，则可以指定每列具有显式类型的dtype参数。我想问的是，您是否知道为什么熊猫会先将

“1”、“2”、“8”

作为字符串合并，然后将结果强制转换为

float

（如果可以的话）。啊，好的。因此，我的理解是，这是一种运算符重载的情况：对于Python中的字符串，加号运算符意味着连接。

pd.to_numeric

首选。有太多的机会在

astype（int）

或

astype（float）

中遇到错误，

pd.to\u numeric

为您处理。Ya，当给定列rfm[['R'，'F'，'M']]的某些索引处有非数字字符时，to\u numeric可以方便地使用。appy（pd.to\u numeric，errors='concurve'）。sum（axis=1）这很有效，谢谢