如何对Pandas中以相同前缀开头的列按行求和

我创建了如下Pandas DataFrame：

ds = {'col1' : [1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,3,4,4,4,4,4,4,4,4,4],
      'feature1' : [1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,3,4,4,4,4,4,4,4,4,4],
      'col2' : [12,3,4,5,4,3,2,3,4,6,7,8,3,3,65,4,3,2,32,1,2,3,4,5,32],
      
      }

df = pd.DataFrame(data=ds)

该DataFrame输出如下：

print(df)
    col1  feature1  col2
0      1         1    12
1      1         1     3
2      1         1     4
3      1         1     5
4      1         1     4
5      1         1     3
6      1         1     2
7      2         2     3
8      2         2     4
9      2         2     6
10     2         2     7
11     3         3     8
12     3         3     3
13     3         3     3
14     3         3    65
15     3         3     4
16     4         4     3
17     4         4     2
18     4         4    32
19     4         4     1
20     4         4     2
21     4         4     3
22     4         4     4
23     4         4     5
24     4         4    32

需要新增一个名为sumOfCols的列，该列的值为所有名称以col开头的列的行求和结果（示例中feature1列不参与计算）。

方法一：分步实现 #

1. 筛选出所有列名以col开头的列
2. 对筛选后的列按行求和，赋值给新列sumOfCols

# 筛选目标列
target_cols = df.columns[df.columns.str.startswith('col')]
# 新增求和列
df['sumOfCols'] = df[target_cols].sum(axis=1)

方法二：一行代码简化 #

直接在求和操作中嵌入列筛选逻辑：

df['sumOfCols'] = df.loc[:, df.columns.str.startswith('col')].sum(axis=1)

执行上述代码后，DataFrame会新增sumOfCols列，每行值为对应行所有col开头列的数值之和，比如第一行结果为1+12=13，第二行结果为1+3=4，完全符合需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Giampaolo Levorato