如何对列名匹配列表元素的Pandas DataFrame按规则执行行值计算

思路说明 #

• 遍历目标列表中的每个元素，分别筛选列名以该元素开头、结尾的列
• 按行对筛选出的两类列分别求和，用开头列的行和减去结尾列的行和，得到该元素对应列的结果
• 最后把所有元素的计算结果拼接为新的DataFrame

注意：你给出的列表li=[A,B,C]写法存在问题，A、B、C需要加引号定义为字符串，否则会触发变量未定义报错，下文代码已修正该问题。

完整实现代码 #

import pandas as pd

# 初始化原始数据
d = {'A_B': [1, 2], 'A_C': [3, 4], 'B_C': [5, 6]} 
df = pd.DataFrame(data=d)
li = ['A', 'B', 'C']

result_dict = {}
for item in li:
    # 按行统计列名以当前元素开头的和
    start_sum = df[[col for col in df.columns if col.startswith(item)]].sum(axis=1)
    # 按行统计列名以当前元素结尾的和
    end_sum = df[[col for col in df.columns if col.endswith(item)]].sum(axis=1)
    # 计算当前元素对应的列值
    result_dict[item] = start_sum - end_sum

# 转换为DataFrame格式输出
result_df = pd.DataFrame(result_dict)
print(result_df)

输出结果 #

运行上述代码得到的结果和你给出的计算逻辑完全匹配：

A  B   C
0  4  4  -8
1  6  4 -10

内容的提问来源于stack exchange，提问作者szczor1