Como somar linhas do DataFrame para colunas específicas no Pandas

Para um determinado DataFrame, pode ser necessário calcular a soma dos valores em linhas específicas. Ao tentar fazer isso por meio de df[['a', 'b', 'd']].map(sum), você pode encontrar problemas.

A operação apropriada para esta tarefa envolve o uso de sum() com eixo=1. Esta operação calcula a soma de cada linha, ignorando colunas não numéricas. Para garantir a precisão, é recomendado especificar numeric_only=True, especialmente nas versões 2.0 e superiores do Pandas.

Por exemplo, considere um DataFrame com colunas 'a', 'b', 'c' e 'd' , onde 'c' é uma coluna não numérica:

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

Para calcular a soma de colunas 'a', 'b' e 'd', podemos usar:

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

Este vai adicione uma coluna 'e' contendo a soma das colunas desejadas.

Se desejar somar colunas específicas enquanto exclui outras, você pode especificar uma lista de colunas e remover aquelas indesejadas usando col_list.remove(column_name) .

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

Isso criará uma nova coluna 'e' com a soma das colunas especificadas.