Python/Pandas 遍历列答案

【问题标题】：Python/Pandas Iterating through columnsPython/Pandas 遍历列
【发布时间】：2016-12-08 21:58:27
【问题描述】：

我有一个看起来像这样的 DataFrame（有许多额外的列）

          age1     age2      age3     age 4   \
Id#     
1001         5        6         2          8  
1002         7        6         1          0
1003        10        9         7          5
1004         9       12         5          9

我正在尝试编写一个循环，将每一列与之前的列相加，并将其返回到一个新的 DataFrame。我已经开始了，简单地说：

New = pd.DataFrame()
New[0] = SFH2.ix[:,0]
for x in SFH2:
    ls = [x,x+1]
    B = SFH2[ls].sum(axis=1)
    New[x] = B

print(New)

我得到的错误是

    ls = [x,x+1]

TypeError: Can't convert 'int' object to str implicitly

我知道 int 和 str 是不同的对象，但是我怎样才能克服这个问题，或者是否有不同的方法来遍历列？谢谢！

【问题讨论】：

您能否明确说明您希望输出的内容是什么？
换句话说，您希望每一列是左侧所有列的总和，还是只是该列和左侧（右侧？）的单个列的总和。
我希望每一列都是左边所有列的总和。
@cmf05 - 我认为最好的方法是在问题中添加所需的输出，也许在另一个问题中你可以这样做；）

标签： python loops pandas dataframe iteration

【解决方案1】：

您可以将add 与shifted DataFrame 一起使用：

print (df.shift(-1,axis=1))
      age1  age2  age3  age4
Id#                         
1001   6.0   2.0   8.0   NaN
1002   6.0   1.0   0.0   NaN
1003   9.0   7.0   5.0   NaN
1004  12.0   5.0   9.0   NaN

print (df.add(df.shift(-1,axis=1), fill_value=0))
      age1  age2  age3  age4
Id#                         
1001  11.0   8.0  10.0   8.0
1002  13.0   7.0   1.0   0.0
1003  19.0  16.0  12.0   5.0
1004  21.0  17.0  14.0   9.0

如果需要换档1（默认参数，省略）：

print (df.shift(axis=1))
      age1  age2  age3  age4
Id#                         
1001   NaN   5.0   6.0   2.0
1002   NaN   7.0   6.0   1.0
1003   NaN  10.0   9.0   7.0
1004   NaN   9.0  12.0   5.0

print (df.add(df.shift(axis=1), fill_value=0))
      age1  age2  age3  age4
Id#                         
1001   5.0  11.0   8.0  10.0
1002   7.0  13.0   7.0   1.0
1003  10.0  19.0  16.0  12.0
1004   9.0  21.0  17.0  14.0

【讨论】：

【解决方案2】：

听起来cumsum 就是你要找的东西：

In [5]: df
Out[5]: 
      age1  age2  age3  age4
Id#                         
1001     5     6     2     8
1002     7     6     1     0
1003    10     9     7     5
1004     9    12     5     9

In [6]: df.cumsum(axis=1)
Out[6]: 
      age1  age2  age3  age4
Id#                         
1001     5    11    13    21
1002     7    13    14    14
1003    10    19    26    31
1004     9    21    26    35

【讨论】：

啊，谢谢！显然我需要对 pandas 再熟悉一点。
@piRSquared 好吧，OP 有点模棱两可。该代码似乎暗示了窗口为 2 的滚动总和，但所需输出的描述暗示了 cumsum
@cmf05 如果您发现自己正在编写 for 循环来处理 pandas 对象，那么几乎总有更好的方法。