【问题标题】：How to sum values of specific rows, when conditions apply?当条件适用时，如何对特定行的值求和？
【发布时间】：2021-02-15 18:56:23
【问题描述】：

问题

names	word 1	word 2	word 3	...
Doc1	freq	freq	freq	...
Doc2	freq	freq	freq	...
...	...	...	...	...

我在 .csv 中有一个 82 行 x 5k+ 列的数据框。列是单词，行是文档，数字是这些单词在每个文档中出现的频率。

我想对每一行的数字求和，应用一些条件。例如，对于每一行（文档），我需要水平对第 10、15、100、1500 列的值求和。

因此，我预计单词列表在每个文档中出现的总频率。

Doc1 = 55
Doc2 = 3
...

我知道并尝试过的

我是 Python 的初学者。我尝试使用 pandas.dataFrame.loc() 过滤列，但我也保留了意外的单词，我无法将它们水平求和。有什么想法吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

如果您想对索引指向的列列表求和，请使用iloc

r = df.iloc[:, [10, 15, 100, 1500]].sum(axis=1)
print(r)

如果您想汇总由其名称指向的列列表，请使用索引数据框

words = ['here', 'elephant', 'car', 'cat'] # whatever your words are
r = df[words].sum(axis=1)
print(r)

【讨论】：