在数据框中查找值并在相应列中交叉引用值

df = pd.DataFrame({'X_1' : ['IEZ', 'PXJ', 'ABC', 'XOP'],

               'X_2' : ['XOP', 'ABC', 'RYE', 'IEZ'], 
               'X_3' : ['ABC', 'XES','PXE', 'ABC'],
               'W_1' :  [0.42, 0.47, 0.23, 0.62],
               'W_2' : [0.18, 0.12, 0.33, 0.20],
               'W_3' :  [0.40, 0.41, 0.44, 0.18]})

首先，取数字列：

num_columns = df.loc[:,'W_1':'W_3']
接下来，使用X_1- > X_3columns 生成布尔掩码：

df_mask = (df.loc[:,'X_1':'X_3']=='ABC').values
最后，使用DataFrame掩码方法，该方法将在单元格为True时返回NaN，并在掩码为False时返回单元格值。然后，我们将对结果行求和，并将其分配给原始DataFrame：

df['W'] = num_columns.mask(~df_mask).sum(axis=1)
当然，这可以组合成一行：

df['W'] = (df.loc[:,'W_1':'W_3']

        .mask(~(df.loc[:,'X_1':'X_3']=='ABC').values)
        .sum(axis=1))