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)`