对 Pandas 数据框底部的行求和
Sum Rows at Bottom of Pandas Dataframe
正在尝试对 pandas 中特定列的行求和。
有：
df =
name age gender sales commissions
joe 25 m 100 10
jane 55 f 40 4
想要：
df =
name age gender sales commissions
joe 25 m 100 10
jane 55 f 40 4
Total 140 14
我试过这个选项，但它聚合了所有内容：
df.loc['Total'] = df.sum()
您只能对感兴趣的列求和：
## recreate your data
df = pd.DataFrame({'name':['joe','jane'],'age':[25,55],'sales':[100,40],'commissions':[10,4]})
df.loc['Total'] = df[['sales','commissions']].sum()
结果：
>>> df
name age sales commissions
0 joe 25.0 100.0 10.0
1 jane 55.0 40.0 4.0
Total NaN NaN 140.0 14.0
如果不想出现NaN，可以用空字符串代替：df = df.fillna('')
结果：
>>> df
name age sales commissions
0 joe 25.0 100.0 10.0
1 jane 55.0 40.0 4.0
Total 140.0 14.0
正在尝试对 pandas 中特定列的行求和。
有：
df =
name age gender sales commissions
joe 25 m 100 10
jane 55 f 40 4
想要：
df =
name age gender sales commissions
joe 25 m 100 10
jane 55 f 40 4
Total 140 14
我试过这个选项，但它聚合了所有内容：
df.loc['Total'] = df.sum()
您只能对感兴趣的列求和：
## recreate your data
df = pd.DataFrame({'name':['joe','jane'],'age':[25,55],'sales':[100,40],'commissions':[10,4]})
df.loc['Total'] = df[['sales','commissions']].sum()
结果：
>>> df
name age sales commissions
0 joe 25.0 100.0 10.0
1 jane 55.0 40.0 4.0
Total NaN NaN 140.0 14.0
如果不想出现NaN，可以用空字符串代替：df = df.fillna('')
结果：
>>> df
name age sales commissions
0 joe 25.0 100.0 10.0
1 jane 55.0 40.0 4.0
Total 140.0 14.0