是否有任何 pythonic 方法（无需迭代）在每个单元格值中应用数学函数，然后在 Pandas 中添加行总和？

Question

例如，我有一个如下所示的数据框：

column1	column2	column3	column(n)	result
2.3	3.4	4.5	...	?
1	2	3	...	?
...	...	...	...	?

对于两行（在实际的 m 行中，因此需要针对任意行数的解决方案）我想要 result 列中每一行的标量值，它将给出产生一个应用以下公式的新列：

$result = \frac{\sum_{i=1}^{n}column(i)*log(column(i))}{sqrt(n)},where, n = number of columns$

我想不出一个简洁的方法来对每个单元格进行 pandas without 迭代；我想在一行中完成（pythonic 方式）。非常感谢任何帮助，谢谢。

Answer 1

我认为这应该可行：

df['result'] = df.mul(np.log(df)).sum(axis=1) / np.sqrt(len(df.columns))

输出：

>>> df
   column1  column2  column3    result
0      2.3      3.4      4.5  7.415992
1      1.0      2.0      3.0  2.703230

Is there any pythonic way (without iteration) to apply a math function in each cell values and then add the row sum in Pandas?