如何用pivot_table为简单DataFrame添加行总计？

首先，你的初始DataFrame定义如下：

import pandas as pd
a = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [2, 3, 4], 'c': [3, 4, 5]}, index=["type1","type2","type3"])

输出结果：

a  b  c
type1  1  2  3
type2  2  3  4
type3  3  4  5

你已经知道用pivot_table生成列总计：

a.pivot_table(index=a.index, margins=True, aggfunc=sum)

得到：

a  b  c
type1  1  2  3
type2  2  3  4
type3  3  4  5
All    6  9  12

要同时添加行总计，只需要先给原DataFrame新增一个计算每行总和的All列，再用pivot_table生成包含列总计的结果即可：

# 添加行总计列
a['All'] = a.sum(axis=1)
# 生成包含行、列总计的结果
result = a.pivot_table(index=a.index, margins=True, aggfunc=sum)

运行后得到的结果就是你期望的：

a  b  c  All
type1  1  2  3    6
type2  2  3  4    9
type3  3  4  5   12
All    6  9  12   27

如果你想一步完成，也可以用链式调用：

result = a.assign(All=a.sum(axis=1)).pivot_table(index=a.index, margins=True, aggfunc=sum)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tim