pandas中多列不同行数值相加及min/max/count聚合运算问题求助

1. 求和需求实现 #

你需要用到pandas的shift方法实现跨行取值：Series.shift(-1)会将整列数据向上移动1行，原最后一行的位置会自动填充空值，刚好匹配你2003年无下一年A列数据的计算规则。
示例代码如下：

# 提取下一行的A列值，最后一行对应值为空
next_row_A = df['A'].shift(-1)
# 计算当前行C、D + 下一行A的和
df['sum'] = df['C'] + df['D'] + next_row_A

2. 最小/最大/计数等聚合需求实现 #

如果需要对「当前行C、当前行D、下一行A」三个值做聚合，只需要先把三个序列拼接为临时DataFrame，再按行执行聚合操作即可，和你熟悉的单列聚合逻辑一致：

import pandas as pd

# 提取三个参与计算的列
col_c = df['C']
col_d = df['D']
next_col_a = df['A'].shift(-1)

# 拼接为临时DataFrame，按行对齐
temp_df = pd.concat([col_c, col_d, next_col_a], axis=1)

# 取三个值的最小值
df['min_val'] = temp_df.min(axis=1)
# 取三个值的最大值
df['max_val'] = temp_df.max(axis=1)
# 统计三个值中非空值的数量
df['notnull_count'] = temp_df.count(axis=1)
# 示例：统计三个值中大于0的数量
df['pos_count'] = temp_df.gt(0).sum(axis=1)

注意事项 #

执行上述代码前请确保你的DataFrame已经按年份升序排序，否则shift方法获取的不是下一年的对应值，排序代码参考：

# 替换为你实际的年份列名
df = df.sort_values('year').reset_index(drop=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Naru