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<p>我有一个如下所示的数据帧。最后一列显示所有列的值之和，即<code>A</code>、<code>B</code>、<code>D</code>、<code>K</code>和{<cd5>}。请注意，有些列也有<code>NaN</code>。在</p>
<pre><code>word1,A,B,D,K,T,sum
na,,63.0,,,870.0,933.0
sva,,1.0,,3.0,695.0,699.0
a,,102.0,,1.0,493.0,596.0
sa,2.0,487.0,,2.0,15.0,506.0
su,1.0,44.0,,136.0,214.0,395.0
waw,1.0,9.0,,34.0,296.0,340.0
</code></pre>
<p>如何计算每行的熵？i、 我应该找些像下面这样的东西</p>
^{pr2}$
<p>条件是只要<code>log</code>内的值变成<code>zero</code>或{<cd6>}，整个值都应该被视为零（根据定义，日志将返回一个错误，因为日志0未定义）。在</p>
<p>我知道使用lambda操作来应用于各个列。在这里，我无法考虑纯pandas解决方案，其中固定列<code>sum</code>应用于不同的列<code>A</code>、<code>B</code>、<code>D</code>等。。虽然我可以想到一个简单的循环迭代，在CSV文件上使用硬编码的列值。在</p>
