Pandas - 合并具有相同名称开头的列的值

Question

我希望能够对具有相同名称开头的列进行求和。

示例：

import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.DataFrame({'product':['TV','COMPUTER','SMARTPHONE'],
                 'price_2012':np.random.randint(100,300,3),
                 'price_2013':np.random.randint(100,300,3),
                 'price_2014':np.random.randint(100,300,3),
                 'price_2015':np.random.randint(100,300,3),
                 'price_2016':np.random.randint(100,300,3)})

针对此示例，我想创建一个名为price_2012_2016的新列，其值等于2013年至2016年价格总和，而无需列出所有列。

PS: 在SAS中，我这样做：price_2012_2016=sum（of prix_2012-prix-2016）;

诚挚地， Laurent A.

- A Laurent

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SO不是一个编程服务平台。请展示您自己的尝试，我们会尽力帮助您解决问题。 - Sevanteri

我可以通过以下方式得到结果：df['price_2013-2016']=df['price_2013']+df['price_2014']+df['price_2015']+df['price_2016']。 - A Laurent

df[['price_' + str(i) for i in range(2013, 2017)]].sum() 的翻译是什么？ - Anton Protopopov

你是想获取 df.filter(like='price').sum() 的结果吗？ - EdChum

使用sum(axis=1)，这两个解决方案都可以工作，非常感谢。 - A Laurent

Answer 1

您可以采取以下操作：

df['price_2012_2016'] = df[[col for col in df.columns if col.startswith('price_')]].sum(axis=1)

这将计算 df 数据帧中以 "price_" 开头的列的总和，并将结果保存为 price_2012_2016 列。 axis=1 参数用于在列轴上计算总和而不是行，请参见下面的示例：

- pedrodcb

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补充一下这篇文章，以防有人正在寻找对具有相同列名结尾的列求和，df["sum"] = result[[col for col in result.columns if col.endswith('_score')]].sum(axis=1) - EntzY