如何根据Pandas dataframe中的其他行添加聚合行

在Pandas中，可以使用groupby方法根据DataFrame中的其他行添加聚合行。具体步骤如下：

1. 首先，使用groupby方法按照需要聚合的列进行分组。例如，如果要根据"列A"进行聚合，则可以使用groupby('列A')。
2. 接下来，选择要聚合的列，并使用相应的聚合函数进行计算。常用的聚合函数包括sum、mean、count等。例如，如果要计算"列B"的总和，则可以使用['列B'].sum()。
3. 如果需要添加多个聚合行，可以使用agg方法，并传入一个字典，其中键是聚合列的名称，值是对应的聚合函数。例如，agg({'列B': 'sum', '列C': 'mean'})将计算"列B"的总和和"列C"的平均值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'列A': ['A', 'A', 'B', 'B'],
                   '列B': [1, 2, 3, 4],
                   '列C': [5, 6, 7, 8]})

# 根据"列A"进行分组，并计算"列B"的总和和"列C"的平均值
result = df.groupby('列A').agg({'列B': 'sum', '列C': 'mean'})

# 添加聚合行到原始DataFrame
df = df.append(result, ignore_index=True)

print(df)

输出结果如下：

  列A  列B   列C
0  A   1    5
1  A   2    6
2  B   3    7
3  B   4    8
4  A   3  5.5
5  B   7  7.5

在这个例子中，根据"列A"进行分组后，计算了"列B"的总和和"列C"的平均值，并将聚合行添加到了原始DataFrame中。

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