dataframe 部分列求和

### 对指定列进行求和

对于特定列的求和操作，在 Pandas 中可以通过多种方式实现。一种常见的方式是利用 `sum()` 方法并结合列表来选取想要计算总和的列。

假设有一个 DataFrame 如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "A": [1, 2, 3],
        "B": [4, 5, 6],
        "C": [7, 8, 9]
    }
)

如果只想对某些选定的列（比如 A 和 B）执行求和，则可以这样做：

#### 使用 sum() 函数配合 loc 或 iloc 访问器

为了只针对特定几列做加法汇总，可以直接通过 `.loc[]` 来访问这些列名，并调用 `sum()` 函数完成累加工作[^1]。

# 假设要对'A'和'B'两列求和
selected_columns_sum = df.loc[:, ['A', 'B']].sum()
print(selected_columns_sum)

这会返回一个 Series 类型的结果，其中包含了所选各列各自的总计数值。

另外也可以采用更简洁的方法——直接传递给 `sum()` 的 axis 参数以及使用包含目标列名称的列表作为参数来进行多列的同时求和[^2]。

columns_to_sum = ["A", "B"]
result = df[columns_to_sum].sum(axis=0)  
print(result)

上述代码片段将会输出两个索引分别为"A"和"B"的数据项及其对应的累积值。

当需要将新得到的求和结果作为一个新的行添加到原始表格中时，可参照如下做法:

df.loc['Total'] = df[columns_to_sum].sum(axis=0)

这样就可以把求得的新一行追加至原表底部，形成一个新的带有总结性质的记录条目。