如何在Pandas中为相同Key的行新增求和汇总行

嘿，刚接触Pandas完全不用慌，我来帮你搞定这个需求！你想要保留原始数据的同时，给每个相同Key的组新增一行显示value的总和，咱们一步步来实现：

首先，先模拟你的原始数据（方便后续演示）：

import pandas as pd

# 模拟你的输入数据
data = {
    'Key': [10, 11, 12, 12, 13, 13],
    'value': [500, 500, 600, 800, 1000, 1200]
}
df = pd.DataFrame(data)

接下来是核心操作，分三步完成：

• 第一步：按Key分组，计算每个组的value总和，生成汇总行的DataFrame
• 第二步：把原始数据和汇总数据合并到一起
• 第三步：按Key排序，让相同Key的原始行和汇总行集中排列

对应的代码如下：

# 1. 生成每个Key的汇总行
summary_df = df.groupby('Key', as_index=False)['value'].sum()

# 2. 合并原始数据和汇总数据
combined_df = pd.concat([df, summary_df], ignore_index=True)

# 3. 按Key排序，确保同Key的行放在一起
combined_df = combined_df.sort_values(by='Key', ignore_index=True)

运行后你打印combined_df，就能得到和你示例一致的结果：

Key  value
0   10    500
1   11    500
2   12    600
3   12    800
4   12   1400
5   13   1000
6   13   1200
7   13   2200

如果想让汇总行更清晰，还可以给它加个标识列，比如：

# 给原始数据和汇总行分别加标识
df['类型'] = '原始行'
summary_df['类型'] = '汇总行'

# 合并后排序
combined_df = pd.concat([df, summary_df], ignore_index=True).sort_values(by='Key', ignore_index=True)

这样结果里会多一列区分原始行和汇总行，更直观～

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Amit