如何计算DataFrame中每行单元格的平方和并新增指定列？

原始DataFrame #

实现方法 #

利用Pandas的向量化操作可以高效完成需求，无需逐行循环：

1. 对DataFrame的数值列执行平方运算
2. 沿行方向求和（axis=1指定按行计算）
3. 将求和结果赋值给新列sum of squares

代码示例 #

import pandas as pd

# 构造原始DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [4, 1, 3, 1, 0],
    'B': [2, 4, 1, 0, 1],
    'C': [4, 1, 2, 2, 1],
    'D': [4, 4, 0, 2, 0],
    'E': [1, 4, 1, 4, 2]
})

# 计算每行平方和并添加新列
df['sum of squares'] = (df ** 2).sum(axis=1)

print(df)

运行结果 #

补充说明 #

• 向量化操作比逐行循环效率高得多，数据量越大优势越明显
• 如果只需针对部分列计算，可指定列子集，例如df[['A', 'C', 'E']] ** 2来限定范围

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kurapika