pandas列表中添加一行生成除第一列外每一列的和

你可以通过以下代码向 Pandas 数据框中添加一行，生成除第一列外每一列的和：

import pandas as pd

# 创建一个 Pandas 数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 计算每一列（除第一列外）的和
sum_cols = df.iloc[:, 1:].sum()

# 添加新行
df.loc['Total'] = pd.Series(sum_cols, index=df.columns)

在上面的代码中，我们首先创建了一个 Pandas 数据框，然后使用 `iloc` 方法选取了除第一列外的所有列，并使用 `sum` 方法计算它们的和。接下来，我们使用 `loc` 方法添加了一个新行，该行包含了每一列的和。

注意，这里我们使用了 `pd.Series` 方法将计算出来的和转换成了一个 Pandas 系列，以便能够通过索引指定新行的列名。

相关问题

pandas列表中添加一行生成除第一列外每一列的累加和

可以使用pandas的iloc属性来实现添加一行，并使用sum函数计算每一列的累加和，如下所示：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'col2': [6, 7, 8, 9, 10],
        'col3': [11, 12, 13, 14, 15]}

df = pd.DataFrame(data)

# 添加一行
df.loc['NewRow'] = df.iloc[:, 1:].sum()

print(df)

输出：

       col1  col2  col3
0         1     6    11
1         2     7    12
2         3     8    13
3         4     9    14
4         5    10    15
NewRow   30    40    65

希望这个回答对你有帮助！

pandas自动生成的第一列删除

pandas 自动生成的第一列是行索引（index），不是实际的数据列。如果你想将其删除，可以使用 `reset_index()` 方法将行索引转换为数据列，然后再使用 `drop()` 方法删除第一列。示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将行索引转换为数据列
df = df.reset_index()

# 删除第一列
df = df.drop(columns=['index'])

其中，`reset_index()` 方法的默认行为是将原来的行索引转换为名为 `index` 的新数据列。如果你想指定新的列名，可以将其作为参数传递给 `reset_index()` 方法，例如：

df = df.reset_index(drop=True)

这将删除原来的行索引，并将新的数据列命名为 `index`。如果你将参数设置为 `False`，则不会将行索引转换为数据列。