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如何在Pandas DataFrame中过滤带有条件的总和行？

在Pandas DataFrame中过滤带有条件的总和行可以通过以下步骤实现：

首先，导入Pandas库并读取DataFrame数据。

import pandas as pd

# 读取DataFrame数据
df = pd.read_csv('data.csv')

使用条件过滤器选择满足特定条件的行。

# 过滤条件
condition = df['column_name'] > 10

# 应用过滤条件
filtered_df = df[condition]

在上述代码中，column_name是你想要过滤的列名，> 10是你的过滤条件。你可以根据实际需求修改这些值。

使用sum()函数计算满足条件的行的总和。

# 计算总和
sum_row = filtered_df.sum()

将总和行添加到DataFrame中。

# 添加总和行
df = df.append(sum_row, ignore_index=True)

在上述代码中，ignore_index=True用于重新索引DataFrame，确保总和行具有唯一的索引。

完整的代码示例：

import pandas as pd

# 读取DataFrame数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 过滤条件
condition = df['column_name'] > 10

# 应用过滤条件
filtered_df = df[condition]

# 计算总和
sum_row = filtered_df.sum()

# 添加总和行
df = df.append(sum_row, ignore_index=True)

这样，你就可以在Pandas DataFrame中过滤带有条件的总和行了。

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参考链接：

相关搜索:特定行的总和pandas dataframe Pandas Dataframe底部的总和行基于Spark Dataframe中的条件的行中单列总和如何在pandas DataFrame中过滤包含空列表的行？在python中过滤pandas dataframe中的行 Python -基于条件复制Pandas Dataframe中的行在Pandas中对多个条件进行DataFrame过滤如何在pandas.DataFrame中插入满足条件的行值 DataFrame -如何通过Pandas中的多列获取行的总和如何根据pandas dataframe中的元组值过滤行仅选择带有"True“pandas DataFrame的行 Python Dataframe Pandas -根据列值的条件issubset()过滤数据框行更新pandas Dataframe中的列，如excel pandas Dataframe中仅某些列的总和从带有Pandas的DataFrame中删除带有dtype对象的null行如何在Pandas DataFrame中混合行？使用MultiIndex在pandas DataFrame中条件选择行基于条件在Pandas DataFrame中创建新行 pandas DataFrame中的条件操作在Pandas中基于多个条件过滤分组行

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