将函数应用于 Pandas 数据框中的每一行，并参考一列。

Question

I have a pandas dataframe like this:

df = pd.DataFrame({'A': [2, 3], 'B': [1, 2], 'C': [0, 1], 'D': [1, 0], 'total': [4, 6]})

   A  B  C  D  total
0  2  1  0  1      4
1  3  2  1  0      6

我正在尝试进行逐行计算，并创建一个包含结果的新列。计算是将每个列ABCD除以总数，然后对其进行平方并逐行求和。如果总数为0，则应该得到此结果（0）：

   A  B  C  D  total  result
0  2  1  0  1      4   0.375
1  3  2  1  0      6   0.389

这是我到目前为止尝试过的，但它总是返回0:

df['result'] = df[['A', 'B', 'C', 'D']].apply(lambda x: ((x/df['total'])**2).sum(), axis=1)

我猜问题出在 lambda 函数中的 df['total']，如果我将其替换为数字，则代码可以正常工作。但我不知道如何解决这个问题。感谢任何建议。

- Wouter

Answer 1

结合使用 div、pow 和 sum 可以解决这个问题：

df["result"] = df.filter(regex="[^total]").div(df.total, axis=0).pow(2).sum(1)
df

A   B   C   D   total   result
0   2   1   0   1   4   0.375000
1   3   2   1   0   6   0.388889

- sammywemmy

Answer 2

你可以这样做

df['result'] = (df.loc[:, "A": 'D'].divide(df.total, axis=0) ** 2).sum(axis=1)

- Ayoub ZAROU

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我正在使用Pandas 1.0.0运行您的代码，但是我得到了NAN。您能检查一下吗？ - Ruthger Righart

我的错，我没有指明用于计算总和的轴，感谢您指出这一点。 - Ayoub ZAROU