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
时间: 2024-03-08 17:50:46 浏览: 129
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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。
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