假设您有一个带有 MultiIndex 的简单 pandas 数据框：

df = pd.DataFrame(1, index=pd.MultiIndex.from_tuples([('one', 'elem1'), ('one', 'elem2'), ('two', 'elem1'), ('two', 'elem2')]),
                  columns=['col1', 'col2'])

打印为表格：

           col1  col2
one elem1     1     1
    elem2     1     1
two elem1     1     1
    elem2     1     1

问题：如何向该数据框添加“总计”行？

预期输出：

             col1  col2
one   elem1   1.0   1.0
      elem2   1.0   1.0
two   elem1   1.0   1.0
      elem2   1.0   1.0
Total         4.0   4.0

第一次尝试：简单的实现

如果我只是忽略 MultiIndex 并遵循标准方式

df.loc['Total'] = df.sum()

输出：

              col1  col2
(one, elem1)     1     1
(one, elem2)     1     1
(two, elem1)     1     1 …

问题

用 pandas 打开德语 csv 文件的最佳方法是什么？

我有一个包含以下列的德语 csv 文件：

\n
• 数据：格式为“DD.MM.YYYY”的日期
\n
• Umlaute：带有特定于德语的特殊字符的德语名字
\n
• Zahlen：格式为“000.000,00”的数字
\n

我的预期输出是：

            Umlaute      Zahlen\nDatum                          \n2020-01-01  R\xc3\xbcdiger  1000000.11\n2020-01-02  G\xc3\xbcnther       12.34\n2020-01-03   J\xc3\xbcrgen      567.89\n

下面提供了示例数据（参见文件）。

第一次尝试：使用不带参数的 pd.read_csv()

            Umlaute      Zahlen\nDatum                          \n2020-01-01  R\xc3\xbcdiger  1000000.11\n2020-01-02  G\xc3\xbcnther       12.34\n2020-01-03   J\xc3\xbcrgen      567.89\n

这会抛出一个UnicodeDecodeError：

UnicodeDecodeError: \'utf-8\' codec can\'t decode byte 0xfc in position 12: invalid start byte\n

第二次尝试：使用 pd.read_csv 指定编码和分隔

  df = pd.read_csv(\'german_csv_test.csv\', sep=\';\', encoding=\'latin1\')\n

这不会引发错误，但它与我想要的输出相去甚远：

\n
• 日期是字符串而不是日期时间。 …