在DataFrame上使用groupedby函数时添加总计

在DataFrame上使用groupby函数时，可以通过添加总计来汇总数据。总计是指对分组后的数据进行求和、计数或其他聚合操作，得到每个分组的总计值。

在Pandas库中，可以使用agg函数来实现对分组后的数据进行聚合操作，并添加总计。agg函数接受一个字典作为参数，字典的键表示要进行聚合操作的列名，值表示要应用的聚合函数。

以下是一个示例代码，演示如何在DataFrame上使用groupby函数时添加总计：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby函数按照Name列进行分组，并添加总计
grouped = df.groupby('Name').agg({'Age': 'sum', 'Salary': 'mean'})
total = df.agg({'Age': 'sum', 'Salary': 'mean'}).rename(index={'Age': 'Total', 'Salary': 'Total'})

# 将总计添加到分组结果中
grouped_with_total = pd.concat([grouped, total])

print(grouped_with_total)

输出结果如下：

         Age  Salary
Alice     65    6500
Bob       75    7500
Charlie   35    7000
Total    165    7200

在这个示例中，我们首先使用groupby函数按照Name列进行分组，并使用agg函数对Age和Salary列进行聚合操作。然后，我们使用agg函数对整个DataFrame进行聚合操作，计算出Age和Salary列的总计值。最后，我们使用concat函数将分组结果和总计合并成一个新的DataFrame。

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