Pandas基于多列计算数值的最快方法

import pandas as pd

# 创建一个包含多列数据的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个自定义函数来实现多列计算
def calculate_sum(row):
    return row['A'] + row['B'] + row['C']

# 使用apply函数将计算函数应用到多列数据上
df['Sum'] = df.apply(calculate_sum, axis=1)

import pandas as pd

# 创建一个包含多列数据的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用eval函数计算多列数据的和
df['Sum'] = df.eval('A + B + C')

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含多列数据的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用numpy库中的函数计算多列数据的和
df['Sum'] = np.sum(df[['A', 'B', 'C']], axis=1)