在python中使用数据透视表时在行级添加合计

在Python中使用数据透视表时，在行级添加合计可以通过使用pivot_table函数来实现。pivot_table函数是pandas库中的一个功能强大的函数，用于创建数据透视表。

下面是一个示例代码，演示如何在Python中使用数据透视表时在行级添加合计：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'],
    'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot_table函数创建数据透视表，并在行级添加合计
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Value', index='Category', aggfunc='sum', margins=True, margins_name='Total')

print(pivot_table)

运行以上代码，输出结果如下：

         Value
Category       
A            8
B           13
Total       21

在这个示例中，我们首先创建了一个包含Category和Value两列的DataFrame。然后，使用pivot_table函数创建了一个数据透视表，指定了values参数为Value列，index参数为Category列，aggfunc参数为sum表示对Value列进行求和操作。通过设置margins参数为True，我们在数据透视表中添加了行级的合计。最后，使用print函数打印出了数据透视表的结果。

这个示例展示了如何在Python中使用数据透视表时在行级添加合计。对于更复杂的数据透视表操作，可以参考pandas官方文档中的更多示例和说明：pandas.pivot_table