计算数据帧的总和并将其附加在顶部

【问题标题】：Computing sum of a dataframe and appending it at the top计算数据帧的总和并将其附加在顶部
【发布时间】：2018-01-25 06:47:31
【问题描述】：

这是一个示例数据框。 set_index 用于将 Constraint_ID 设置为索引，与其余列不对齐。

我想要的是将 TotalSP、Onpeak 和 Offpeak 的总和放在正下方的空间中（由于未对齐而创建的空间）。那可能吗？如果没有，我可以在显示列总数的列标签下方创建另一行吗？

         Constraint Name    TotalSP       Onpeak    Offpeak
Constraint_ID               
77127   aaaaaaaaaaaaaaaaaa  -2174.5     -2027.21    -147.29
98333   bbbbbbbbbbbbbbbbbb  -1180.62    -1180.62     0
1049    cccccccccccccccccc  -1036.53    -886.77     -149.76

【问题讨论】：

您希望总和成为数据框的另一行吗？新行的 Constraint_ID 和 Constraint Name 是什么？
DZY - 该行没有约束 ID。约束名称为约束名称列的计数。

标签： python pandas dataframe sum append

【解决方案1】：

首先，您可以使用df.sum 计算总和：

In [189]: df2 = df.iloc[:, 1:].sum().to_frame().T.rename({0 : 'sum'}); df2
Out[189]: 
     TotalSP  Onpeak  Offpeak
sum -4391.65 -4094.6  -297.05

接下来，您可以使用 pd.concat 将其与您的第一个数据帧连接起来：

In [191]: pd.concat([df2, df])
Out[191]: 
          Constraint Name  Offpeak   Onpeak  TotalSP
sum                   NaN  -297.05 -4094.60 -4391.65
77127  aaaaaaaaaaaaaaaaaa  -147.29 -2027.21 -2174.50
98333  bbbbbbbbbbbbbbbbbb     0.00 -1180.62 -1180.62
1049   cccccccccccccccccc  -149.76  -886.77 -1036.53

免责声明，除非您只想将其写入 csv，否则我不建议这样做。

【讨论】：

谢谢。在 sum 为 NaN 的约束名称下，我如何获得计数？
@ShyamaSonti 对于本例，您希望计数为 3？
@ShyamaSonti 这可以做到：df3 = pd.concat([df2, df]); df3.loc['sum', 'Constraint Name'] = len(df)