实现`df[m]=df[x]+df[y]+df[z]的更好方法`

Question

我想得到三列的总和，我采用的方法如下：

In [14]:

a_pd = pd.DataFrame({'a': np.arange(3),
                     'b': [5, 7, np.NAN],
                     'c': [2, 9, 0]})
a_pd
Out[14]:
a   b   c
0   0   5.0 2
1   1   7.0 9
2   2   NaN 0
In [18]:

b_pd = a_pd['a'] + a_pd['b'] + a_pd['c']
b_pd
Out[18]:
0     7.0
1    17.0
2     NaN
dtype: float64

但正如你所看到的，南不能被排除在外。 所以我试了np.add()，但是出了点问题：

^{pr2}$

所以，我想知道你是如何修复这个错误的。在

Answer 1

在np.添加需要输入

b_pd = a_pd[['a', 'b', 'c']].apply(np.sum, axis=1)

Answer 2

可以使用DataFrame的sum方法：

a_pd.sum(axis=1)
Out: 
0     7.0
1    17.0
2     2.0
dtype: float64

如果要指定列：

^{pr2}$