如何对pandas DataFrame指定列的行值求和并去除原行索引

现有数据 #

当前持有的df_new结构如下：

Col2  Col3
0     5     8
1     1     0
2     3     5
3     4     1
4     0     7

初始构造代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame() 
df["Col1"] = [0,2,4,6,2] 
df["Col2"] = [5,1,3,4,0]
df["Col3"] = [8,0,5,1,7]
df["Col4"] = [1,4,6,0,8]
df_new = df.iloc[:, 1:3]

目标结果 #

对所有列的数值求和，去除原有行索引，得到单行的汇总结果：

Col2  Col3
     13    21

实现代码 #

# 按列求和后转置为单行DataFrame
df_result = df_new.sum().to_frame().T

# 打印时如果需要隐藏默认行索引，可使用以下写法
print(df_result.to_string(index=False))

代码说明 #

• df_new.sum()：默认沿列方向计算总和，返回索引为原列名、值为对应列汇总值的Series对象
• .to_frame().T：先将Series转为DataFrame，再做转置，得到和原表列结构一致的单行汇总表，不会保留原数据的行索引

运行后输出和预期完全一致：

Col2  Col3
  13    21

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Serdia