Question

我有一个带数值的DataFrame。附加行（具有给定索引值）表示每列总和的最简单方法是什么？

Answer 1

添加Total列，该列是整行的总和：

df['Total'] = df.sum(axis=1)

Answer 2

添加列总计的行：

df.loc['Total']= df.sum()

Answer 3

一种方法是使用列总和创建DataFrame，并使用DataFrame.append（...）。例如：

import numpy as np
import pandas as pd
# Create some sample data
df = pd.DataFrame({"A": np.random.randn(5), "B": np.random.randn(5)}) 
# Sum the columns:
sum_row = {col: df[col].sum() for col in df}
# Turn the sums into a DataFrame with one row with an index of 'Total':
sum_df = pd.DataFrame(sum_row, index=["Total"])
# Now append the row:
df = df.append(sum_df)

Answer 4

我这样做了：

df = pd.concat([df,pd.DataFrame(df.sum(axis=0),columns=['Grand Total']).T])

这将为每一行添加一列总计：

df = pd.concat([df,pd.DataFrame(df.sum(axis=1),columns=['Total'])],axis=1)

将Series对象（或上面的答案dict）转回DataFrame然后追加它似乎有点烦人，但它确实适用于我的目的。< / p>

看起来这应该只是DataFrame的方法 - 就像pivot_table有边距一样。

也许有人知道一种更简单的方法。

Answer 5

您可以使用append方法将与数据框具有相同索引的系列添加到数据框。例如：

df.append(pd.Series(df.sum(),name='Total'))

Answer 6

这给出了行和列的总计：

import numpy as np
import pandas as pd


df = pd.DataFrame({'a': [10,20],'b':[100,200],'c': ['a','b']})

df.loc['Column_Total']= df.sum(numeric_only=True, axis=0)
df.loc[:,'Row_Total'] = df.sum(numeric_only=True, axis=1)

print(df)

                 a      b    c  Row_Total
0             10.0  100.0    a      110.0
1             20.0  200.0    b      220.0
Column_Total  30.0  300.0  NaN      330.0

Answer 7

计算总和并将结果转换为列表（轴= 1：行和，轴= 0：列和）
将步骤1的结果添加到具有新名称的现有dataFrame中

new_sum_col = list(df.sum(axis=1))
df['new_col_name'] = new_sum_col

将列总计追加到Pandas DataFrame

7 个答案: