大Pandas顺排常模

Question

我有一个pandas数据框，其中N列表示向量的坐标（例如X、Y、Z，但可以大于3D）。

我想用任意组合列的函数（例如norm:(X^2 + Y^2 + Y^2)）来聚合数据帧。

我想做一些类似于here和here和here的事情，但是我想保持它的通用性，使列的数量可以更改，并且它的行为类似于

DataFrame.mean(axis = 1)

或者

DataFrame.sum(axis = 1)

Answer 1

按名称筛选列

cols = ['X','Y','Z']
df[cols].mean(axis=1)
df[cols].sum(axis=1)
df[cols].apply(lambda values: sum([v**2 for v in values]), axis=1)

Answer 2

我找到了比@elyase建议的更快的解决方案：

np.sqrt(np.square(df).sum(axis=1))

Answer 3

纽比提供了规范。。。使用：

np.linalg.norm(df[['X','Y','Z']].values,axis=1)