我有 dollowing 資料框：
name code 1 2 3 4 5 6 7 .........155 days
0 Lari EH214 0 5 2 1 0 0 0 0 3
1 Suzi FK362 0 0 0 0 2 3 0 0 108
2 Jil LM121 0 0 4 2 1 0 0 0 5
...
我想將第 1 列與第 1 列之間的列與 "days" 上出現的數字相加，例如，
對于第 1 行，我將求和 3 天-> 0 5 2
對于第 2 行 108 天，
對于第 3 行5天->0 4 2 1 0
我怎么能做這樣的事情？尋找方法。
uj5u.com熱心網友回復：
對于矢量化解決方案，首先按位置過濾行，并通過days在 numpy boroadasting 中進行比較來獲取掩碼，如果不匹配，請替換0inDataFrame.where和 last sum：
df1 = df.iloc[:, 2:-1]
m = df1.columns.astype(int).to_numpy() <= df['days'].to_numpy()[:, None]
df['sum'] = df1.where(m, 0).sum(axis=1)
print (df)
name code 1 2 3 4 5 6 7 155 days sum
0 Lari EH214 0 5 2 1 0 0 0 0 3 7
1 Suzi FK362 0 0 0 0 2 3 0 0 108 5
2 Jil LM121 0 0 4 2 1 0 0 0 5 7
uj5u.com熱心網友回復：
IIUC，使用：
df['sum'] = df.apply(lambda r: r.loc[1: r['days']].sum(), axis=1)
或者，如果列名是字串：
df['sum'] = df.apply(lambda r: r.loc['1': str(r['days'])].sum(), axis=1)
輸出：
name code 1 2 3 4 5 6 7 155 days sum
0 Lari EH214 0 5 2 1 0 0 0 0 3 7
1 Suzi FK362 0 0 0 0 2 3 0 0 108 5
2 Jil LM121 0 0 4 2 1 0 0 0 5 7
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