如何添加具有相同名称的 pandas 列的值？

Question

我有一个如下所示的 pandas 数据框：

我有几个具有相同名称的列。我想将这些列合并为一个并将其中的值相加。例如，在第一行中，foot 作为列名出现了 5 次。我想将这 5 个与值 (1) 的总和组合成一英尺的列。

对于上面的数据框，我希望将其组合成：

finger foot forearm glute groin
  0     1    0       0      0
  0     0    0       0      0
  0     0    0       0      0
  0     0    0       0      0
  0     0    0       0      0

本质上，有finger的5列组合成一列，带有header的finger，该行中所有项目的总和为0。同样，有foot的6列组合成一列，称为foot，并取总和在该特定行中的所有 6 列中，即 1。我想对所有列执行此操作，并获得具有相同列名的每个项目的总和。 我怎么能这样做？

Answer 1

使用DataFrame.groupby

这是一个例子

df=pd.DataFrame({'col1':[1,2],'col2':[2,3]})
df=pd.concat([df,df],axis=1)
print(df)

   col1  col2  col1  col2
0     1     2     1     2
1     2     3     2     3

new_df=df.groupby(level=0,axis=1).sum()
print(new_df)

   col1  col2
0     2     4
1     4     6

axis = 1 告诉 pandas 我们要按列分组，level = 0 告诉它我们要根据列的级别 0 来划分组（因为 axis=1），在这种情况下只有列中的一个级别，因为列中没有MultiIndex，另一种方法是：

new_df = df.groupby(df.columns, axis=1).sum()

   col1  col2
0     2     4
1     4     6