python - 我需要在第 n 个索引处插入一行，该行将对其下方的所有行进行求和

Question

我有一个 30 行的数据框。我需要在第 10 个索引处插入一行，为其命名，然后将所有单元格放入其中，作为其下方所有单元格的总和。它将代表性能较低的部件的总数。

pd.DataFrame(np.insert(df.values, 0,)

我想给它一个索引名称，并保留下面的所有其他数据。简单地进行插入以及其下方所有行的求和。

Answer 1

我存在 Pandas DataFrame.insert ，但仅适用于列，因此需要更复杂的东西:

df = pd.DataFrame({
         'B':[4,5,4,5,5,4],
         'C':[7,8,9,4,2,3],
})

包含索引为 idx 的行求和的解决方案:

idx = 3
df1 = df.iloc[:idx]
df2 = df.iloc[idx:]

df = pd.concat([df1, df2.sum().to_frame('new').T, df2])
print (df)
      B  C
0     4  7
1     5  8
2     4  9
new  14  9
3     5  4
4     5  2
5     4  3

或者:

idx = 3
df.loc[idx + .5] = df.iloc[idx:].sum()
df = df.sort_index().rename({idx + .5:'new'})
print (df)
        B    C
0.0   4.0  7.0
1.0   5.0  8.0
2.0   4.0  9.0
3.0   5.0  4.0
new  14.0  9.0
4.0   5.0  2.0
5.0   4.0  3.0

使用 idx 排除行求和的解决方案:

idx = 3
df1 = df.iloc[:idx+1]
df2 = df.iloc[idx+1:]

df = pd.concat([df1, df2.sum().to_frame('new').T, df2])
print (df)
     B  C
0    4  7
1    5  8
2    4  9
3    5  4
new  9  5
4    5  2
5    4  3

<小时/>

idx = 3
df.loc[idx + .5] = df.iloc[idx + 1:].sum()
df = df.sort_index().rename({idx + .5:'new'})
print (df)
       B    C
0.0  4.0  7.0
1.0  5.0  8.0
2.0  4.0  9.0
3.0  5.0  4.0
new  9.0  5.0
4.0  5.0  2.0
5.0  4.0  3.0

如果所有列都是数字，也可以使用np.insert :

idx = 3

arr = df.to_numpy()
s = arr[idx:].sum(axis=0)[None, :]
np.insert(arr, 1, s, 0)  

df = pd.DataFrame(arr, columns=df.columns).rename({idx:'new'})
print (df)
     B  C
0    4  7
1    5  8
2    4  9
new  5  4
4    5  2
5    4  3