Pandas使用iloc进行列求和时仅更新非零值的实现问题

你可以用pandas原生的向量化where方法实现需求，全程不需要提前遍历判断列是否包含0值，对大型DataFrame的执行效率也很高：

# 先提取目标操作区域，计算各列求和结果
target_area = data.iloc[:, 1:]
col_sum_res = target_area.sum(axis=0)

# 仅更新原值不为0的位置，0值保持不变
data.iloc[:, 1:] = target_area.where(target_area == 0, col_sum_res, axis=1)

逻辑说明 #

• where方法的规则为：当位置的值满足第一个参数的判断条件时，保留原值，否则替换为第二个参数的对应值
• 这里设置判断条件为target_area == 0，即原值为0时保留，原值非0时替换为对应列的求和结果
• 参数axis=1用于保证求和结果按列匹配，避免维度对齐错误

如果追求更精简的写法，也可以合并为一行代码：

data.iloc[:,1:] = data.iloc[:,1:].where(data.iloc[:,1:] == 0, data.iloc[:,1:].sum(axis=0), axis=1)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Roland