如何在Pandas DataFrame中排除指定行计算数值列总和？

需求说明 #

计算DataFrame内所有数值列的总和，但排除parameter列值为Production-avg的行，同时保留原数据行，仅修改总计行的数值。

原代码问题 #

原代码直接对所有数值列求和，未排除指定行，导致总计包含了Production-avg对应的数据：

import pandas as pd

# Example DataFrame
df = pd.DataFrame({'category': ['Production', 'Production', 'Production', 'Production', 'Production'], 'parameter': ['hello', 'Production-avg', 'Production-etf', 'ktf', 'kfc'], 'actuals': [10, 30, 50, 70, 90], 'bp': [15, 35, 55, 75, 95]})
df.loc['total'] = df.select_dtypes(include=['int64']).sum()
print(df)

修改后的代码 #

先过滤掉parameter列等于Production-avg的行，再对剩余行的数值列求和：

import pandas as pd

# Example DataFrame
df = pd.DataFrame({'category': ['Production', 'Production', 'Production', 'Production', 'Production'], 'parameter': ['hello', 'Production-avg', 'Production-etf', 'ktf', 'kfc'], 'actuals': [10, 30, 50, 70, 90], 'bp': [15, 35, 55, 75, 95]})

# 排除指定行后计算数值列总和
filtered_df = df[df['parameter'] != 'Production-avg']
df.loc['total'] = filtered_df.select_dtypes(include=['int64']).sum()

print(df)

输出结果 #

执行代码后将得到期望的总计数值：

category       parameter  actuals     bp
0      Production           hello     10.0   15.0
1      Production  Production-avg     30.0   35.0
2      Production  Production-etf     50.0   55.0
3      Production             ktf     70.0   75.0
4      Production             kfc     90.0   95.0
total         NaN             NaN    220.0  240.0

补充说明 #

• 用df['parameter'] != 'Production-avg'筛选出需要参与求和的行，得到临时的filtered_df
• 对筛选后的DataFrame数值列求和，赋值给total行
• 原数据行完全保留，仅调整总计行数值，精准匹配需求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AbinBenny