我有一个代码用大熊猫连接2个数据框并求和。问题是我不想求和'Fecha'，'hours'因为如您在示例中所看到的，我有一行包含所有值，并且我想在那里有一个空行！
df = pd.read_csv('a_AR.csv')
df1 = pd.read_csv('a_US.csv')
frames = [df1, df]
result = pd.concat(frames)
result = result.sort_values(by=['Fecha','hours'])
del result['eCPM']
del result['Importe_a_pagar_a_medio']
result.loc['Total']= result.sum()
result.to_csv('a_AR-US_Days_hours.csv', index=False)
os.remove('a_US.csv')
os.remove('a_AR.csv')
结果示例：
Fecha,hours,impressions,revenue
22/01/2018,23hs,1666,0.73
22/01/2018,23hs,67,0.02
00hs00hs01hs01hs02hs02hs03hs03...,01/01/201801/01/201801/01/201801/01...,1733,0.75
您需要difference所有没有Fecha和hours要过滤的列：
cols = df.columns.difference(['Fecha','hours'])
另一个更具动态性的解决方案，select_dtypes用于选择所有numeric列：
cols = df.select_dtypes(np.number).columns
df.loc['Total']= df[cols].sum()
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