Pandas按列名筛选列求和合并为新列的简洁实现方法

完全可以用.groupby实现，单行就能搞定，比你现在的写法简洁很多：

import numpy as np
import pandas as pd

# 构造示例数据
a = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 5), columns=["Col_1","X_1","X_2","X_3","Col_3"])

# 核心实现
res = a.groupby(lambda c: "Col_2" if c.startswith("X") else c, axis=1).sum()

逻辑说明 #

• 传入axis=1指定按列维度分组
• 分组规则用匿名函数判断列名：所有X开头的列统一分到Col_2组，其余列各自用原列名作为独立分组
• 分组后直接调用.sum()即可：单独成组的非X列求和后值和原列完全一致，X列分组求和就是你要的三列累加结果，最终列顺序自动为Col_1、Col_2、Col_3，不需要额外做删列、拼接、重命名操作。

这个写法扩展性也更好，后续如果要合并其他前缀/规则的列，只需要修改匿名函数里的判断条件就行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者colibro