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。

相关问题

python 对某一列分组求和

回答: 在Python中，可以使用pandas库来对某一列进行分组求和。首先，你需要导入pandas库并读取你的数据集。然后，使用groupby函数将数据按照你想要分组的列进行分组。最后，使用sum函数对每个分组进行求和。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 按照某一列进行分组求和
sum_by_group = data.groupby('column_name')\['column_to_sum'\].sum()

print(sum_by_group)

在上面的代码中，你需要将'your_dataset.csv'替换为你的数据集文件名，'column_name'替换为你想要分组的列名，'column_to_sum'替换为你想要求和的列名。运行代码后，你将得到按照某一列进行分组求和的结果。

python列内按某值求和

可以使用 Python 的内置函数 `sum` 和列表推导式来实现。例如，假设有一个列表 `lst`，想要按其中元素的奇偶性来求和，可以这样实现：

lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
even_sum = sum(x for x in lst if x % 2 == 0)
odd_sum = sum(x for x in lst if x % 2 == 1)
print("Even sum:", even_sum)
print("Odd sum:", odd_sum)

输出结果为：

Even sum: 30
Odd sum: 25

其中，`x for x in lst if x % 2 == 0` 表示对于 `lst` 中的每个元素 `x`，只有当 `x` 是偶数时才返回该元素，然后将这些元素组成一个新的列表；`sum` 函数则对这个新列表中的所有元素进行求和。同样的，`x for x in lst if x % 2 == 1` 表示对于 `lst` 中的每个元素 `x`，只有当 `x` 是奇数时才返回该元素，然后将这些元素组成一个新的列表。