pandas 对列求和 （对行）

Pandas>>按照行、列进行求和 - 简书 (jianshu.com)

Pandas操作dataframe对所有列/行求和 ，对指定列/行求和，对某一列/行求和，并添加新的列/行_dataframe横向求和-CSDN博客

0- 对列求和（某几列，不是全部）并保存到最后一行

数据：

data_test= pd.DataFrame([
                    ['张三',1,1],
                    ['李四',2,2],
                    ['张三',3,3],
                    ['张三',4,4],
                    ['王五',5,5],
                    ['王五',6,6,],
                    ['赵六',7,7]
                    ],
                    columns =['name','number_1','number_2']
                    )

如下：

df['Row_sum'] = df.iloc[:,0:2].sum(axis=1)  # 对0，1列按行求和，生成新列
df.loc['Col_sum1'] = df.iloc[0:2,:].sum(axis=0) # 对0，1行按列求和，生成新行
df.loc['Col_sum2'] = df.iloc[0:2,:].sum(axis=1) # 对0，1行按行求和，生成新行
df

df['Row_sum'] = df.iloc[:,0:2].sum(axis=1)  # 对0，1列按行求和，生成新列
df.loc['Col_sum1'] = df.iloc[0:2,:].sum(axis=0) # 对0，1行按列求和，生成新行
df.loc['Col_sum2'] = df.iloc[0:2,:].sum(axis=1) # 对0，1行按行求和，生成新行
df

1- 对列求和   并保存到最后一行

代码

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pandas as pd

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

# 按列求和，并将结果转换为DataFrame
sum_col = pd.DataFrame(df.sum(axis=0), columns=['Total']).T


# 将列求和结果添加到DataFrame的最后一列
df = pd.concat([df, sum_col], axis=0)

print(df)

2- 对行求和：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pandas as pd

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



# 按行求和，并将结果转换为DataFrame
sum_row = pd.DataFrame(df.sum(axis=1), columns=['Total'])

# 将行求和结果添加到DataFrame的最后一行
df = pd.concat([df, sum_row], axis=1)



print(df)

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