dataframe新增一列，为某一列求和

要为DataFrame新增一列，可以使用`sum()`函数对某列进行求和，并将结果赋给新的列。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 对列B进行求和，并将结果赋给新的列C
df['C'] = df['B'].sum()

# 打印结果
print(df)

执行以上代码后，DataFrame会新增一列C，该列的值为列B的求和结果。

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DataFrame是一种二维表格型的数据结构，在Python的pandas库中非常常用，用于数据处理和分析。如果你想根据某列的特定值对DataFrame的另一列求和，并按该列分组，你可以使用`groupby`函数配合`sum`函数来实现。这里是一个基本步骤：

1. 首先，你需要选择你要依据哪一列进行分组，假设这一列名为`column_to_group_by`，另一列需要求和的列为`column_to_sum`。

import pandas as pd

# 假设df是你 DataFrame 的名字
grouped_df = df.groupby('column_to_group_by')['column_to_sum'].sum()

这将返回一个新的Series，其中索引是`column_to_group_by`的唯一值，每个值对应的是对应组内`column_to_sum`的总和。

如果你想要保持原始的DataFrame结构并添加一个新的列，可以这样做：

df['new_column'] = df.groupby('column_to_group_by')['column_to_sum'].transform('sum')

这会在原DataFrame `df` 中新增一个名为`new_column`的列，每行的值是其所在组内`column_to_sum`的和。

python 数据按某列分组求和后新增行

假你有一个名为 `data` 的 pandas DataFrame，其中有两列 `group` 和 `value`，你想要按照 `group` 列进行分组，然后对每个组的 `value` 列求和，并新增一行来展示每个组的总和。可以按照以下方式实现：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = pd.DataFrame({
    'group': ['A', 'B', 'A', 'B'],
    'value': [1, 2, 3, 4]
})

# 按照 group 列分组，对 value 列求和，返回一个新的 DataFrame
grouped_data = data.groupby('group')['value'].sum().reset_index()

# 新增一行来展示每个组的总和
total_row = pd.DataFrame({
    'group': ['Total'],
    'value': [grouped_data['value'].sum()]
})

# 将新增的行添加到 grouped_data 中
result = pd.concat([grouped_data, total_row], ignore_index=True)

print(result)

输出结果为：

  group  value
0     A      4
1     B      6
2  Total     10

这样，你就成功按照某列分组求和后新增了一行。