如何按Pandas DataFrame第5列Card排序并添加计数行与总计行

实现步骤： #

• 对DataFrame按Card列排序
• 按卡号分组计算行数，生成对应统计行
• 将原数据与统计行按组合并
• 添加总行数的总计行

代码实现： #

import pandas as pd

# 1. 按Card列排序
df_sorted = df.sort_values(by='Card')

# 2. 生成每组的统计行
group_counts = df_sorted.groupby('Card').size().reset_index(name='count')
# 构造和原表结构匹配的统计行，其他列留空（列名根据实际表调整）
group_stats = pd.DataFrame()
group_stats['Card'] = group_counts['Card']
group_stats['Trans Date'] = ''
group_stats['Post Date'] = ''
group_stats['Description'] = ''
group_stats['Amount'] = ''
group_stats['备注'] = f'行数统计: {group_counts["count"].values}'

# 3. 按组合并原数据与统计行
result = pd.DataFrame()
for card in df_sorted['Card'].unique():
    # 提取当前卡号的所有数据行
    data_rows = df_sorted[df_sorted['Card'] == card]
    # 提取当前卡号的统计行
    stat_row = group_stats[group_stats['Card'] == card]
    # 合并到结果表
    result = pd.concat([result, data_rows, stat_row], ignore_index=True)

# 4. 添加总计行
total_row = pd.DataFrame([['总计', '', '', '', '', f'总行数: {len(df)}']], columns=df_sorted.columns)
result = pd.concat([result, total_row], ignore_index=True)

效果对比： #

原始DataFrame：

期望输出DataFrame：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Adataguy