如何在列和索引中都有间隔索引的大熊猫中向数据帧添加行？
我试图在一个交叉表中以定义为的大熊猫定义总数：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(500,2))
bins = np.linspace(0, 1, 11)
df['bins_0'] = pd.cut(df[0], bins=bins)
df['bins_1'] = pd.cut(df[1], bins=bins)
# Define crosstable
ct = pd.crosstab(df['bins_0'], df['bins_1'])
# define sumrow
sumrow = ct.sum(axis=0)
我的问题是：如何在这样的表中包含一行？
到目前为止我尝试过的是：
使用“ .loc”添加行不起作用。
ct.loc['total'] = sumrow
结果是 TypeError: cannot append a non-category item to a CategoricalIndex
在这种情况下，尝试重置索引也不起作用，因为使用'ct.reset_index（）'会导致 TypeError: cannot insert an item into a CategoricalIndex that is not already an existing category
最后，我还将添加一列，每行的总和，但是我想这将需要与添加行相同的过程。
第一个想法是使用margins在crosstab：
ct = pd.crosstab(df['bins_0'], df['bins_1'], margins=True, margins_name='Total')
您的解决方案-如果需要新列Total类别加列axis=1到sum：
ct = pd.crosstab(df['bins_0'], df['bins_1'])
ct.columns = ct.columns.add_categories('Total')
ct['Total'] = ct.sum(axis=1)
或DataFrame.loc如果需要添加新Total行：
ct = pd.crosstab(df['bins_0'], df['bins_1'])
ct.index= ct.index.add_categories('Total')
ct.loc['Total'] = ct.sum(axis=0)
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