dataframe对每一列求和加在每一列最后

可以使用DataFrame的`sum()`方法来对每一列进行求和，然后使用`append()`方法将求和结果添加到DataFrame的最后一行。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对每一列求和并添加到最后一行
df_sum = df.append(df.sum(), ignore_index=True)

print(df_sum)

输出结果将是一个新的DataFrame，其中最后一行包含各列的求和结果。

   A   B   C
0  1   4   7
1  2   5   8
2  3   6   9
3  6  15  24

注意，`ignore_index=True`参数用于重新设置新DataFrame的索引，以保持连续的整数索引。

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如何用pandas对dataframe的某一列values求和

你好！感谢您的提问！这是一个关于使用 Pandas 对 Dataframe 中某一列的值求和的问题。回答如下：

要对 Dataframe 的某一列 values 求和，可以使用 Pandas 库中的 sum() 函数。具体做法如下：

假设需要对 DataFrame 中名为 column_name 的列求和：

# 导入 Pandas 库
import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 对名为 column_name 的列求和
sum_values = df['column_name'].sum()

# 输出求和结果
print('The sum of column_name is:', sum_values)

以上就是使用 Pandas 对 Dataframe 中某一列 values 求和的方法。如果您还有其他问题，可以继续提问。谢谢！

dataframe如何对指定列求和

可以使用pandas库中的DataFrame的sum()方法来对指定列求和。具体操作如下：

假设我们有一个DataFrame df，其中有三列数据 a、b、c，我们需要对a、b两列数据求和生成新列d，可以使用以下代码：

df['d'] = df[['a', 'b']].sum(axis=1)

其中，['a', 'b']表示要对哪些列求和，axis=1表示对每一行进行操作。执行完上述代码后，新列d就会被添加到DataFrame中，每一行的值为该行对应的a、b两列数据的和。

另外，如果要对整个DataFrame进行求和，可以直接使用DataFrame的sum()方法。例如，要对整个DataFrame df进行求和，可以使用以下代码：

df_sum = df.sum()

执行完上述代码后，df_sum就会包含每一列数据的总和。