Как я понял ваш вопрос, вы хотите сумму всех строк столбцов, независимо от количества столбцов.
Вот ответ
dtf = pd.DataFrame({'col1' : ['howdy_dude'],
'col2' : ["HI"],
'col3' : ["3"]})
dtf['new'] = dtf.apply(' '.join, axis=1)
dtf
Этот new
столбец будет иметь сумму всех строк во всех столбцах для данной строки (вы можете удалить пробел в объединении, если хотите).
И, если вы хотите добавить имена столбцов в виде строки, вы можете использовать join
как
dtf = pd.DataFrame({'col1' : ['howdy_dude'],
'col2' : ["HI"],
'col3' : ["3"]})
result = " ".join(dtf.columns)
print (type(result))
result
Надеюсь, это поможет
Sphinx is very good. Check out this excellent Railscast on the Thinking Sphinx plugin.
Я не слышал хороших слов о Ферре, поэтому я использовал Solr (который основан на Lucene Apache). Это работало довольно хорошо, но у меня были проблемы с определенными символами на входе, что вызывало проблемы, и они не спешили выпускать обновления со всеми включенными патчами. Я планирую переключить существующий проект, который мне нужен, на Sphinx, чтобы увидеть, действительно ли он так хорош, как говорили некоторые.
I've used Ferret in the past with few problems, although I've heard Sphinx is better.
Ферре глючит, я использую Sphinx (плагин Thinking Sphinx). Solr основан на Java. Sphinx быстр, он поддерживает дельта-индексацию и интегрируется с will_paginte.