有没有更快的方法来对数据框中选定的列进行行式求和？

是的，可以使用NumPy库中的sum函数来更快地对数据框中选定的列进行行式求和。NumPy是一个开源的Python科学计算库，提供了高性能的多维数组对象和各种计算函数。

使用NumPy的sum函数，可以直接对数据框中的列进行求和操作，而无需使用循环遍历每一行进行累加。这样可以大大提高求和的效率。

以下是使用NumPy的sum函数对数据框中选定的列进行行式求和的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 选定列进行求和
selected_columns = ['A', 'C']
sum_result = np.sum(df[selected_columns], axis=1)

print(sum_result)

在上述示例代码中，首先导入了NumPy和Pandas库。然后创建了一个示例数据框df，包含了三列A、B、C。接下来，通过指定selected_columns列表来选定需要求和的列，这里选定了A和C列。最后使用np.sum函数对选定的列进行求和，axis=1表示按行求和。最终的求和结果存储在sum_result变量中，并打印输出。

这种方法可以更快地对数据框中选定的列进行行式求和，特别适用于大规模数据的处理。在实际应用中，可以根据具体需求选择不同的列进行求和，并根据需要进行进一步的数据处理和分析。

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