当这些列的名称与列表中的名称匹配时，如何跨熊猫列添加所有值？

【问题标题】：How to add all values across pandas columns when the names of these columns match those in a list?当这些列的名称与列表中的名称匹配时，如何跨熊猫列添加所有值？
【发布时间】：2019-04-19 03:10:55
【问题描述】：

list = ['abc', 'def_1', 'xyz_8']

下面是df 的示例行

abc_1     abc_99    def_1     def_2    xyz_8    xyz_1
2         1         1         2        2        3

我想根据列表仅扫描并选择部分df 列。列表元素可以是列名的子字符串。例如，列abc_1 将被包含，因为abc 是一个子字符串，但xyz_1 不包括在内，因为xyz_1 不是列表的元素，并且列表元素都不是xyz_1 的子字符串。

我想要该行的 df['sum'] = 6（或 2+1+1+2）。

【问题讨论】：

标签： python string python-3.x pandas indexing

【解决方案1】：

`filter` / `str.contains`

您可以使用filter 或str.contains，两者都支持正则表达式：

L = ['abc', 'def_1', 'xyz_8']

# courtesy of @JonClements
df['result'] = df.filter(regex='|'.join(L)).sum(1)

# original
df['result'] = df.iloc[:, df.columns.str.contains('|'.join(L))].sum(1)

print(df)

   abc_1  abc_99  def_1  def_2  xyz_8  xyz_1  result
0      2       1      1      2      2      3       6

【讨论】：

或者df['result'] = df.filter(regex='|'.join(L)).sum(1)？
@JonClements，是的，这实际上更好，谢谢:) - 虽然我不确定这里哪个更快
天真地，我希望过滤器总是返回一个视图，而 .iloc 可能会或可能不会返回一个副本（永远不记得什么必须复制和什么不复制的规则.. .（熊猫也没有——考虑到所有关于“你正在尝试......”的警告）......（现在有点太累了，无法真正研究它——这只是我最初的想法（而且很可能是错误的，但是哦，好吧））
大部分都理解了这条线，但是 .sum() 中的“1”到底是什么意思？
@KubiK888, axis=1 表示跨列总和，as described in the docs

filter / str.contains

`filter` / `str.contains`