如何对列名含特殊字符的Dataframe按前缀对open、close列求和计算total值

使用Python的pandas库可以快速实现该需求，完整代码和逻辑如下：

步骤1：导入依赖库 #

import pandas as pd

步骤2：构造示例DataFrame（如果你已经有对应DataFrame可跳过该步骤） #

df = pd.DataFrame({
    'A-open': [1],
    'A-close': [4],
    'A-total': [0],
    'G-open': [3],
    'G-close': [5],
    'G-total': [0],
    'F-open': [8],
    'F-close': [2],
    'F-total': [0]
})

步骤3：核心计算逻辑 #

# 提取所有列的唯一前缀（即列名中'-'前面的部分，如A、G、F）
prefixes = set(col.split('-')[0] for col in df.columns)

# 遍历每个前缀，计算对应open和close列的和赋值给total列
for p in prefixes:
    df[f'{p}-total'] = df[f'{p}-open'] + df[f'{p}-close']

结果验证 #

执行后输出print(df)即可得到你预期的结果：

该写法不需要硬编码所有前缀，后续新增其他前缀的列（如B-open、B-close等）也可以自动适配计算。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SA12