Python中如何按国家列分组汇总DataFrame生成总计行？

我有一个每月更新的DataFrame，希望将每个国家的所有地区信息合并为一行总计（比如把阿尔巴尼亚的所有地区数据汇总成一行），示例格式如下：

**ORIGINATING COUNTRY Calls Made  Actual Qty  Billable Qty.   Cost (€)**
Albania               10            190           600             7
Zambia                total           total           total  
...

我尝试过使用groupby()和sum()方法，但没能成功实现。

直接按国家分组对数值列求和即可，以下是具体步骤：

1. 数据预处理（排查失败原因）
   先解决可能导致groupby+sum失效的问题：

   import pandas as pd
   
   # 去除国家列首尾的多余空格（避免因格式不一致分组失败）
   df['ORIGINATING COUNTRY'] = df['ORIGINATING COUNTRY'].str.strip()
   
   # 将需要汇总的列转为数值类型（处理可能存为字符串的数值）
   numeric_cols = ['Calls Made', 'Actual Qty', 'Billable Qty.', 'Cost (€)']
   df[numeric_cols] = df[numeric_cols].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
   

2. 分组生成汇总表
   按国家分组后对数值列求和，重置索引得到每行对应一个国家的结构：

   summary_df = df.groupby('ORIGINATING COUNTRY')[numeric_cols].sum().reset_index()
   

3. 查看结果
   运行后summary_df就是你需要的国家级汇总表，直接打印或导出就能快速查看每月数据概览。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Monsson