Pandas

Question

我有测向仪：

Value1  Value2  1   2   3
  1       A     0   1   2
  2       B     3   4   5
  3       C     2   2   2

我要在行和列1 2 3之间执行sumproduct：

Value1  Value2  1   2   3   sumproduct
  1       A     0   1   2   8    = 0*1 + 1*2 + 2*3
  2       B     3   4   5   26   = 3*1 + 4*2 + 5*3
  3       C     2   2   2   12   = 2*1 + 2*2 + 2*3

我试过(df.values*df.columns.values).sum(1)但是我需要先删除Value1和Value2列。有更好的方法吗？

非常感谢！

Answer 1

(df[['1','2','3']]*[1,2,3]).sum(axis=1)

输出：

0   8
1   26
2   12

更新： 普遍做法

col = pd.to_numeric(df.columns,errors='coer')
(df[df.columns[~pd.isnull(col)]]*col.dropna()).sum(axis=1) 

Answer 2

我会做什么

df.iloc[:,2:].dot([1,2,3])
Out[239]: 
0     8
1    26
2    12
dtype: int64

使之自动化

s=df.iloc[:,2:]

s.dot(s.columns.astype(int))
Out[242]: 
0     8
1    26
2    12
dtype: int64

Answer 3

df = pd.DataFrame({'1': [0, 3, 2], '2': [1, 4, 2], '3': [2, 5, 2]})    
df['sumproduct'] = df[1] * 1 + df[2] * 2 + df[3] * 3

一般情况的更新

valid_columns = [col for col in df.columns if col.isdigit()]
df['sumproduct'] = (df[valid_columns] * [int(x) for x in valid_columns]).sum(axis=1)