Python 将列总计追加到数据帧

我有一个带有数值的数据框。追加表示每列总和的行（具有给定索引值）的最简单方法是什么？

一种方法是使用列总和创建数据帧，并使用DataFrame.append（…）。例如：

import numpy as np
import pandas as pd
# Create some sample data
df = pd.DataFrame({"A": np.random.randn(5), "B": np.random.randn(5)}) 
# Sum the columns:
sum_row = {col: df[col].sum() for col in df}
# Turn the sums into a DataFrame with one row with an index of 'Total':
sum_df = pd.DataFrame(sum_row, index=["Total"])
# Now append the row:
df = df.append(sum_df)

df.append(pd.Series(df.sum(),name='Total'))

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我是这样做的：

df = pd.concat([df,pd.DataFrame(df.sum(axis=0),columns=['Grand Total']).T])

这将为每行添加一列总计：

df = pd.concat([df,pd.DataFrame(df.sum(axis=1),columns=['Total'])],axis=1)

必须将

系列

对象（或者在上面的答案中，

dict

）转换回数据帧，然后附加它，这似乎有点烦人，但它确实适合我

看起来这应该只是数据帧的一种方法，就像pivot_表有边距一样

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也许有人知道一种更简单的方法。

要添加一个

总计

列，该列是整行的总和：

df['Total'] = df.sum(axis=1)

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要添加包含列总计的行，请执行以下操作：

df.loc['Total']= df.sum()

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您可以使用

append

方法将索引与数据帧相同的序列添加到数据帧中。例如：

import numpy as np
import pandas as pd
# Create some sample data
df = pd.DataFrame({"A": np.random.randn(5), "B": np.random.randn(5)}) 
# Sum the columns:
sum_row = {col: df[col].sum() for col in df}
# Turn the sums into a DataFrame with one row with an index of 'Total':
sum_df = pd.DataFrame(sum_row, index=["Total"])
# Now append the row:
df = df.append(sum_df)

df.append(pd.Series(df.sum(),name='Total'))

**获取列总数和行总数** 这将给出行和列的总计：

import numpy as np
import pandas as pd


df = pd.DataFrame({'a': [10,20],'b':[100,200],'c': ['a','b']})

df.loc['Column_Total']= df.sum(numeric_only=True, axis=0)
df.loc[:,'Row_Total'] = df.sum(numeric_only=True, axis=1)

print(df)

                 a      b    c  Row_Total
0             10.0  100.0    a      110.0
1             20.0  200.0    b      220.0
Column_Total  30.0  300.0  NaN      330.0

计算总和并将结果转换为列表（轴=1：行总和，轴=0：列总和）

将步骤1的结果添加到具有新名称的现有数据帧中

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我没有找到现代熊猫的方法！由于两个链式换位，这个解决方案有点脏，我不知道如何在行上使用

.assign

#生成数据帧
作为pd进口熊猫
df=pd.DataFrame（{'a'：[10,20]，'b'：[100200]，'c'：['a'，'b']}）
#解决方案
df.T.assign（总计=λx:x.sum（轴=1））.T

输出：

a b c总计
10100A110
120200B220

如果df中有非数字列，则不会给出有意义的结果。此答案会按照询问者的要求添加一列，而不是一行。（但是，这个答案帮助我解决了我试图解决的问题，所以我很感激。）这个答案解决了一个不同的问题。如果df中有非数字列，则不会给出有意义的结果。如果是nan，请首先应用df.fillna（0），然后使用它sum@Alexander嘘,，行和列合计如何？如果要添加到方法链的末尾，请执行以下操作：

.pipe（lambda df:df.append（pd.Series（df.sum（），name='total'））