Pandas在每个唯一列值的末尾添加合计行

Pandas是一个基于Python的开源数据分析库，用于数据处理、数据分析和数据可视化等领域。它提供了高效的数据结构和数据操作方法，使得数据的处理和分析变得更加简单和灵活。

针对给出的问题，要在每个唯一列值的末尾添加合计行，可以通过Pandas的groupby方法和agg方法来实现。

首先，需要使用groupby方法对数据进行分组，将每个唯一列值作为分组的依据。然后，使用agg方法对每个分组进行聚合操作，计算每列的合计值。

以下是实现的代码示例：

import pandas as pd

# 假设数据存储在一个DataFrame中，命名为df
# 唯一列为'column_name'
# 待合计的列为'column_to_sum'

# 对数据进行分组，并计算每个分组的合计值
df_grouped = df.groupby('column_name').agg({'column_to_sum': 'sum'})

# 创建一个新的DataFrame，用于存储添加了合计行的结果
df_result = pd.DataFrame(columns=df.columns)

# 遍历原始数据DataFrame的每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 将原始数据的每一行添加到结果DataFrame中
    df_result = df_result.append(row)
    
    # 检查当前行对应的唯一列值是否需要添加合计行
    if row['column_name'] in df_grouped.index:
        # 获取对应的合计值
        sum_value = df_grouped.loc[row['column_name'], 'column_to_sum']
        
        # 创建合计行，将合计值填入相应列
        sum_row = row.copy()
        sum_row['column_to_sum'] = sum_value
        
        # 添加合计行到结果DataFrame中
        df_result = df_result.append(sum_row)

# 打印添加合计行后的结果DataFrame
print(df_result)

在上述代码中，需要根据实际情况替换'column_name'和'column_to_sum'为对应的列名。这段代码将在每个唯一列值的末尾添加了一个合计行，并将结果存储在df_result中。

对于Pandas库的详细介绍和使用方法，可以参考腾讯云的相关文档和资源：