如何基于DataFrame中diff列条件对对应ts列求和生成SUM列

假设你的DataFrame名为df，可以通过以下步骤实现需求：

1. 提取用于判断的diff列和待求和的ts列：

   • diff列：ts1_diff, ts2_diff, ts3_diff
   • ts列：ts1, ts2, ts3

2. 生成布尔掩码，标记哪些diff列的值≥0：

   mask = df[['ts1_diff', 'ts2_diff', 'ts3_diff']] >= 0
   

3. 将ts列与掩码相乘（布尔值自动转为0/1，不满足条件的ts值会被置为0），再按行求和生成SUM列：

   df['SUM'] = df[['ts1', 'ts2', 'ts3']].mul(mask).sum(axis=1)
   

完整示例 #

假设你的DataFrame初始数据如下：

运行代码后，生成的SUM列结果如下：

这个方法通过布尔掩码精准筛选需要参与求和的ts值，操作简洁高效，完全匹配你的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shash