在Pandas中使用loc
将sum
写入底部行中的多个索引,可以按照以下步骤进行操作:
pandas
库并读取数据集:import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
groupby
方法对需要进行求和的列进行分组:grouped_data = data.groupby(['index1', 'index2'])
这里的index1
和index2
是需要进行分组的索引列。
sum_data = grouped_data['column_to_sum'].sum().reset_index()
这里的column_to_sum
是需要进行求和的列。
concat
方法将两个DataFrame合并:result = pd.concat([data, sum_data])
reset_index
方法重置索引,并将drop=True
参数传递给该方法:result = result.reset_index(drop=True)
完整的代码示例:
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 使用groupby方法对需要进行求和的列进行分组
grouped_data = data.groupby(['index1', 'index2'])
# 对分组后的数据进行求和,并将结果存储到新的DataFrame中
sum_data = grouped_data['column_to_sum'].sum().reset_index()
# 将求和结果添加到原始数据的底部行中
result = pd.concat([data, sum_data])
# 重置索引
result = result.reset_index(drop=True)
这样,使用loc
将sum
写入底部行中的多个索引的操作就完成了。
此外,如果你想了解更多关于Pandas的相关知识,可以参考腾讯云的云计算产品Pandas简介页面:Pandas简介。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云