pandas 增加汇总行

看过来

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我们在使用 Excel 的时候，常常会在数据最后，增加一行汇总数据，将所在列加和或者求平均等。那么，怎么用 Pandas 来实现这个常见的操作呢？

数据

先构造数据如下：

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(999)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1.4, 10., size=(3, 4)),
                 columns=list('abcd'))
df
'''
   a  b  c  d
0  1  6  2  9
1  2  4  1  6
2  9  9  1  6
'''

上边的数据共三行，根据需求，需要增加一行，来汇总 a、b、c 三列的总和，并将这个行索引命名为「all」。

思路

我们知道 df.sum() 可以生成一个按列的汇总序列，接下来是如何将这个序列增加到末尾行中，并索引起名「all」。

这里有两个方法，一是用 df.append 追加数据，会追加到最后一行，但追加时需要将序列转为 Series 并起名「all」，二是修改 df ，用 df.loc 赋值的方法增加一个新行。

代码

方法一：追加

df.append(pd.Series(df.sum(), name='all'))
'''
      a   b  c   d
0     1   6  2   9
1     2   4  1   6
2     9   9  1   6
all  12  19  4  21
'''

但 append() 方法将在未来不能使用（pandas 2.1 开始已经不支持了，参考：pandas 数据追加合并 df.append），可以改用 pd.concat() 来拼接数据：

ser = df.sum().rename('all')
pd.concat([df, ser.to_frame().T])
# ...

或者：

pd.concat([df, df.sum(numeric_only=True).to_frame('all').T])
# ...

方法二：赋值

df.loc['all',:] = df.sum(numeric_only=True)
df
# 结果同方法一

方法三：groupby

用 groupby 聚合汇总后再拼接：

total = df.groupby(lambda _: '总计').sum(numeric_only=True)
total
'''
     Q1   Q2   Q3   Q4
总计  340  263  211  369
'''

pd.concat([df,total]).fillna('/')
'''
     name team   Q1   Q2   Q3   Q4
0   Liver    E   89   21   24   64
1    Arry    C   36   37   37   57
2     Ack    A   57   60   18   84
3   Eorge    C   93   96   71   78
4     Oah    D   65   49   61   86
...
总计      /    /  340  263  211  369
'''

这样就完成了需求。

（完）

pandas 增加汇总行

数据

思路

代码

方法一：追加

方法二：赋值

方法三：groupby

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