有一个dataframe 每列求和放在最后一行，第一列是中文字段不用求和

好的，您可以使用 pandas 库中的 `sum()` 函数，对每一列进行求和。然后使用 `pandas.DataFrame.append()` 函数将求和结果添加到 DataFrame 中的最后一行。具体实现可以参考下面的代码：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    '中文字段': ['张三', '李四', '王五'],
    '列1': [10, 20, 30],
    '列2': [15, 25, 35],
    '列3': [20, 30, 40]
})

# 对每一列进行求和
sums = df.iloc[:, 1:].sum()

# 将求和结果添加到 DataFrame 中的最后一行
df = df.append(sums, ignore_index=True)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

  中文字段  列1  列2  列3
0    张三  10  15  20
1    李四  20  25  30
2    王五  30  35  40
3   NaN  60  75  90

其中，`iloc[:, 1:]` 表示选取除了第一列以外的所有列，`ignore_index=True` 表示添加后重置行索引。

相关问题

dataframe按列分类求和

### 使用 Pandas 对 DataFrame 进行按列分类求和

对于想要实现基于特定类别的列值求和，`groupby()` 函数是一个非常有效的工具。此函数允许按照一个或多个键分组，并对这些分组应用聚合操作，比如求和。

考虑有一个包含不同类别及其对应数值的数据集：

import pandas as pd

data = {
    "type": ["advanced", "advanced", "advanced", "newbie", "expert"],
    "value": [9.397, 9.397, 9.397995, 9.397996, 9.3999],
}

df = pd.DataFrame(data)

# 显示原始数据框的内容
print(df)

为了计算 `type` 列中的每一类对应的 `value` 的总和，可以执行如下命令:

result = df.groupby('type')['value'].sum().reset_index()
print(result)

上述代码先通过 `groupby('type')` 将数据依据 `type` 分成若干子集合；接着利用 `[‘value’].sum()` 计算每个子集中 `value` 字段的合计数；最后调用 `.reset_index()` 来重置索引以便于查看结果[^1]。

如果希望保留原有结构的同时增加一列表示每种类别下的累计金额，则可采用 transform 方法来完成这一目标：

df['cumulative_sum'] = df.groupby('type')['value'].transform(sum)
print(df)

这段脚本会在原表基础上新增名为 `cumulative_sum` 的字段，该字段记录着相同类型的累积总额[^2]。

dataframe groupby多个字段

在 Pandas 中，你可以使用 `groupby` 方法对 DataFrame 进行分组操作，以多个字段进行分组时，可以将这些字段作为 `groupby` 方法的参数传递进去。

以下是一个示例：

假设有一个 DataFrame `df` 包含三个字段：`A`、`B`、`C`，你想要根据字段 `A` 和 `B` 进行分组操作，并对字段 `C` 进行聚合计算（如求和、平均等），可以按照以下方式进行操作：

grouped_df = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'sum'})

上述代码中，`groupby(['A', 'B'])` 表示按照字段 `A` 和 `B` 进行分组操作，`agg({'C': 'sum'})` 表示对字段 `C` 进行求和操作。

你也可以同时对多个字段进行聚合操作，例如对字段 `C` 和 `D` 分别进行求和和平均操作：

grouped_df = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'sum', 'D': 'mean'})

这样就可以根据多个字段进行分组，并对多个字段进行不同的聚合计算了。

希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请继续提问。