在列名内循环答案

【问题标题】：Loop within column name在列名内循环
【发布时间】：2019-03-28 07:32:17
【问题描述】：

我有一个数据框，其中包含 car_x 和 car1_y、van2_x 和 van2_y 以及 bus3_x 和 bus3_y 列。我需要一列 car1_x * car1_y + van2_x * van2_y + bus3_x * bus3_y

以下代码不起作用：

modes = 'car', 'van', 'bus'

for mode in modes:
    df['{var}'] = df['{var}_x']*df['{var}_y']

然后我将在 df['car']、df['van'] 和 df['bus'] 之间求和，但上面的语法是关闭的。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

要修复你的代码，你需要使用 f-strings 来让 python 知道应该插入 {var} 作为它的值，而不是字符串 "{var}"。

for mode in modes:
    df[f'{var}'] = df[f'{var}_x'] * df[f'{var}_y']

但这需要额外的求和步骤才能获得“结果”。

df['result'] = df[list(modes)].sum(axis=1)

让我们删掉额外的步骤，并在此处使用einsum 更快地执行此操作。过滤掉您的 _x 和 _y 列，然后使用 einsum 指定求和运算。

x = df.filter(like='_x')
y = df.filter(like='_y')

df['result'] = np.einsum('ij,ij->i', x, y)

感谢filter 步骤，不再需要维护单独的modes 列表。

【讨论】：

【解决方案2】：

我将使用groupby

df.groupby(df.columns.str.split('_').str[0],axis=1).prod()[['car', 'van', 'bus']].sum(1)

【讨论】：