pandas 如何使用数据透视表将行合计添加到简单df

xjreopfe 于 2023-09-29 发布在其他

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我有一个简单的df：

a=pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [2, 3, 4], 'c': [3, 4, 5]},index=["type1","type2","type3"])

       a  b  c
type1  1  2  3
type2  2  3  4
type3  3  4  5

尽管pivot_table适用于更复杂的数据，但我可以使用它来快速生成列总计：

>>> a.pivot_table(index=a.index,margins=True,aggfunc=sum)

       a  b  c 
type1  1  2   3
type2  2  3   4
type3  3  4   5
All    6  9  12

我可以使用这种方法轻松地添加行合计吗？
所需输出为：

a  b  c   All
type1  1  2   3   6 
type2  2  3   4   9 
type3  3  4   5  12 
All    6  9  12  27

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/77169877/how-to-add-row-totals-to-simple-df-using-pivot-table

1条答案

按热度按时间

nhn9ugyo1#

你可以通过转置、旋转和再转置来做到这一点：

a = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [2, 3, 4], 'c': [3, 4, 5]},index=["type1","type2","type3"])
a = a.pivot_table(index=a.index,margins=True,aggfunc=sum)
a = a.T.pivot_table(index=a.columns,margins=True,aggfunc=sum,sort=False).T

输出量：

a  b   c  All
type1  1  2   3    6
type2  2  3   4    9
type3  3  4   5   12
All    6  9  12   27

为什么不使用sum：

a = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [2, 3, 4], 'c': [3, 4, 5]},index=["type1","type2","type3"])
a.loc['All'] = a.sum()
a['All'] = a.sum(axis=1)

输出量：

a  b   c  All
type1  1  2   3    6
type2  2  3   4    9
type3  3  4   5   12
All    6  9  12   27

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