这应该很容易，但是以某种方式我找不到有效的解决方案。
我有一个熊猫数据框，看起来像这样：
Slno Date col2 col3 col4 col5 col6
0 01/02/20 2 1 2 5 d
1 03/02/20 5 1 2 4 g
2 04/02/20 5 1 2 5 h
3 05/02/20 4 1 2 6 e
4 08/02/20 8 1 2 5 g
5 05/02/20 8 1 2 8 r
**我想按日期sum()分组并按行获取col2，col3，col4，col5的行作为新列总计
这是我尝试过的：
df_new[Total] = df.groupby(['Date', sort=False])["col2", "col3", col4", "col5].sum(axis = 1)
它给出ValueError：传递了错误的项目数4，放置意味着1
我也尝试过
df = (df.groupby(['Date'])
.agg(Total=('ConfirmedIndianNational', 'ConfirmedForeignNational', 'Cured', 'Deaths', 'sum'))
.reset_index())
它给出TypeError：aggregate（）缺少1个必需的位置参数：'arg'
我是新蟒蛇，搜索了所有可能的解决方案，但有新用途。
您可以设置Date为索引，然后取轴= 1上的列总和，然后进行分组level=0和变换sum
df['Total'] = (df.set_index('Date')[["col2", "col3","col4", "col5"]].sum(1)
.groupby(level=0).transform('sum').to_numpy())
print(df)
Slno Date col2 col3 col4 col5 col6 Total
0 0 01/02/20 2 1 2 5 d 10
1 1 03/02/20 5 1 2 4 g 12
2 2 04/02/20 5 1 2 5 h 13
3 3 05/02/20 4 1 2 6 e 32 # this is duplicated per group
4 4 08/02/20 8 1 2 5 g 16
5 5 05/02/20 8 1 2 8 r 32 # this is duplicated per group
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