在Pandas Dataframe中创建汇总行

是通过使用groupby函数和agg函数来实现的。groupby函数用于按照指定的列或多个列对数据进行分组，而agg函数用于对分组后的数据进行聚合操作。

下面是创建汇总行的步骤：

1. 导入Pandas库：在代码中首先需要导入Pandas库，以便使用其中的函数和数据结构。

import pandas as pd

1. 创建Dataframe：根据实际需求，可以从文件、数据库或其他数据源中读取数据，或者手动创建一个Dataframe。

data = {'Name': ['John', 'Emma', 'John', 'Emma', 'John', 'Emma'],
        'Subject': ['Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'English', 'English'],
        'Score': [90, 95, 85, 92, 88, 90]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 分组和聚合：使用groupby函数按照指定的列进行分组，并使用agg函数对分组后的数据进行聚合操作。在这个例子中，我们按照Name列进行分组，并计算每个人的总分和平均分。

summary = df.groupby('Name').agg({'Score': ['sum', 'mean']})

1. 添加汇总行：通过创建一个新的行，并将聚合结果赋值给该行，可以将汇总行添加到Dataframe中。

summary.loc['Total'] = summary.sum()

最终的Dataframe将包含每个人的总分和平均分，并且还会有一个汇总行，显示所有人的总分和平均分。

完整的代码示例：

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Emma', 'John', 'Emma', 'John', 'Emma'],
        'Subject': ['Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'English', 'English'],
        'Score': [90, 95, 85, 92, 88, 90]}
df = pd.DataFrame(data)

summary = df.groupby('Name').agg({'Score': ['sum', 'mean']})
summary.loc['Total'] = summary.sum()

print(summary)

输出结果：

      Score       
        sum   mean
Name              
Emma    277  92.33
John    263  87.67
Total   540  180.00

在这个例子中，我们创建了一个包含学生姓名、科目和分数的Dataframe。然后，我们按照姓名进行分组，并计算每个人的总分和平均分。最后，我们将汇总结果添加到Dataframe中，并打印出最终的结果。

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