Cómo sumar filas de marco de datos para columnas específicas en Pandas

Para un marco de datos determinado, puede ser necesario calcular la suma de valores en filas específicas. Al intentar lograr esto a través de df[['a', 'b', 'd']].map(sum), es posible que encuentre problemas.

La operación adecuada para esta tarea implica usar sum() con eje=1. Esta operación calcula la suma de cada fila, ignorando las columnas no numéricas. Para garantizar la precisión, se recomienda especificar numeric_only=True, especialmente en las versiones 2.0 y superiores de Pandas.

Por ejemplo, considere un DataFrame con las columnas 'a', 'b', 'c' y 'd'. , donde 'c' es una columna no numérica:

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [2, 3, 4], 'c': ['dd', 'ee', 'ff'], 'd': [5, 9, 1]})

Para calcular la suma de las columnas 'a', 'b', y 'd', podemos usar:

df['e'] = df.sum(axis=1, numeric_only=True)

Esto agregará una columna 'e' que contiene suma de las columnas deseadas.

Si desea sumar columnas específicas y excluir otras, puede especificar una lista de columnas y eliminar las no deseadas usando col_list.remove(column_name).

col_list = list(df)
col_list.remove('d')
df['e'] = df[col_list].sum(axis=1)

Esto creará una nueva columna 'e' con la suma de las columnas especificadas.