dataframe末尾追加求和

您好！要在 DataFrame 的末尾追加一行求和的结果，您可以使用 `pandas` 库中的 `sum()` 方法。

首先，假设您的 DataFrame 名称为 `df`，并且您想要对列进行求和。您可以使用以下代码将求和结果追加到 DataFrame 的末尾：

# 计算每列的求和结果
sum_row = df.sum()

# 将求和结果追加到 DataFrame 的末尾
df = df.append(sum_row, ignore_index=True)

这将在 DataFrame 的末尾添加一行，其中包含每列的求和结果。`ignore_index=True` 参数用于重置新行的索引，以确保索引是连续的。

希望这可以帮助到您！如果您对此有任何疑问，请随时提问。

相关问题

dataframe多列求和

DataFrame是pandas库中的一个数据结构，可以用于处理二维表格数据，其中每列可以是不同的数据类型。DataFrame的多列求和可以使用pandas库中的sum()函数。可以通过指定需要求和的列来实现。下面是示例代码：

import pandas as pd

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

# 对A,B两列求和
sum_AB = df[['A', 'B']].sum()

# 对所有列求和
sum_all = df.sum()

print("sum_AB:", sum_AB)
print("sum_all:", sum_all)

以上代码中，首先通过pd.DataFrame()函数创建了一个DataFrame，然后分别对A、B两列和所有列进行了求和，并将结果打印出来。注意，在使用sum()函数时，需要使用双重方括号将需要求和的列名列表括起来。

dataframe 多元素求和

要计算 DataFrame 中多个元素的求和，你可以使用 `sum()` 函数。该函数可以按列或按行计算求和。

如果你想按列求和，可以通过指定 `axis` 参数为 0 来实现。例如：

import pandas as pd

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

# 按列求和
col_sum = df.sum(axis=0)

print(col_sum)

输出结果为：

A     6
B    15
C    24
dtype: int64

如果你想按行求和，可以通过指定 `axis` 参数为 1 来实现。例如：

import pandas as pd

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

# 按行求和
row_sum = df.sum(axis=1)

print(row_sum)

输出结果为：

0    12
1    15
2    18
dtype: int64

希望对你有所帮助！如果有任何问题，请随时提问。