Pandas:创建包含合计行的列的新Dataframe

Pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以帮助我们进行数据处理、数据清洗、数据分析和数据可视化等任务。

对于创建包含合计行的列的新Dataframe，可以通过以下步骤实现：

1. 导入Pandas库：首先需要导入Pandas库，确保已经安装了Pandas库。

import pandas as pd

1. 创建原始Dataframe：根据具体需求，创建一个原始的Dataframe，包含需要进行合计的列和其他相关列。

data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 添加合计行的列：使用Pandas的sum()函数对需要合计的列进行求和，并将结果赋值给新的列。

df['合计'] = df.sum(axis=1)

这样就创建了一个包含合计行的列的新Dataframe。新的Dataframe中的'合计'列包含了每行对应的其他列的合计值。

Pandas的优势：

• 灵活性：Pandas提供了丰富的数据结构和数据操作方法，可以灵活地处理各种数据类型和数据格式。
• 强大的数据处理能力：Pandas提供了各种数据处理和转换的函数和方法，可以进行数据清洗、数据筛选、数据聚合等操作。
• 高效性：Pandas底层使用了NumPy库，可以高效地处理大规模数据。
• 数据可视化：Pandas结合了Matplotlib库，可以方便地进行数据可视化和绘图。

Pandas在数据分析、数据处理、数据清洗、数据可视化等领域有广泛的应用场景，包括但不限于：

• 数据探索和分析
• 数据清洗和预处理
• 特征工程
• 数据可视化
• 机器学习和数据挖掘

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