创建基于动态更改列的公式以在 Pandas Dataframe 列中设置值

Question

我希望在 pandas 数据框中创建一个列，它是列名的变量/动态列表的函数。

典型的列创建是：

df['new']=(df['one']*x)+(df['two']*y)+(df['3']*z)

其中 x,y,z 是来自另一个 df 的变量。

x 1.1
y 1.2
z 1.3
a 1.4
b 1.5
c 1.6

我想创建一个列，该列将是列的变量列表的函数。

例如，如果：

cols=['one','two']

那么公式将被创建为：

df['new']=(df['one']*x)+(df['two']*y)

但如果 cols 更改为：

cols=['one','two','three','four']

那么公式将变为：

df['new']=(df['one']*x)+(df['two']*y)+(df['3']*z)+(df['four']*a)

我知道我在这里一定遗漏了一些简单的东西。

Answer 1

使用 zip 将返回截断的对，因此 [(a, b) for a, b in zip([1, 2], [3, 4, 5, 6])] 将返回返回 [(1, 3), (2, 4)]。

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 5), columns=list('ABCDE'))

x = 1.1
y = 1.2
z = 1.3
a = 1.4
b = 1.5
c = 1.6

var = [x, y, z, a, b, c]
cols = ['A', 'B', 'C']

>>> sum(df[col] * v for col, v in zip(cols, var))
0    0.729284
1    2.671124
2    1.804285
3    0.791489
4    1.818327
dtype: float64

Answer 2

试试这个：

cols=['one', 'two']
df['new'] = df[cols].sum(axis=1)