⑥行（インデックス）に各合計を追加
今回の目的は
前回の⑤各フレームをくっつける（concat）で作ったデータ(df_concat )へ
「合計」行（インデックス）を付け足します。
工程としては
①決済回数、確定損益、(スワップ)の合計数の計算
②上記の合計数を「合計」行（インデックス）としてdf_concat へ付け足します。
付け足した完成形がこちら↓
決済回数 確定損益 (スワップ)
通貨ペア
AUD/JPY 1.0 883.0 -17.0
CAD/JPY 1.0 800.0 0.0
EUR/GBP 2.0 2274.0 134.0
EUR/JPY 1.0 1000.0 0.0
NZD/USD 1.0 752.0 -20.0
USD/JPY 1.0 770.0 -30.0
合計 7.0 6479.0 67.0
通貨ペアの一番下に「合計」の行がプラスされています。
順番
決済回数、確定損益、(スワップ)の合計数の計算
もとめたいのは「決済回数」「確定損益」「スワップ」の合計です。
使用する関数はsum
「決済回数」の合計を出す場合
kaisu_t = df_concat['決済回数'].sum()
↑は、kaisu_tという変数に
df_concatのデータの中の決済回数の列の合計sumを代入
という意味のプログラムになります。
同じように「確定損益」「スワップ」の合計も出します。
kakutei_t = df_concat['確定損益'].sum()
swap_t = df_concat['(スワップ)'].sum()
こうして「決済回数」「確定損益」「スワップ」の合計がでます。
「合計」行（インデックス）をdf_concat へ追加
次にそれぞれの合計数をdf_concatに追加します。
プログラムは↓
df_concat.loc['合計'] = [kaisu_t, kakutei_t, swap_t, sinki_t]
↑の意味は、
df_concatのデータに合計のインデックスを作り（df_concat.loc['合計']）、
その行に「決済回数」「確定損益」「スワップ」の合計を記入
となります。
pandasではdf.loc[行（インデックス）]と指定することで、
その1行のデータが取得できます。
例えばdf_concat.loc['AUD/JPY']とすることで
print(df_concat.loc['AUD/JPY']) 決済回数 1.0 確定損益 883.0 (スワップ) -17.0
とデータが抜き出せます。
そこでdf_concat.loc['合計']と指定し、
「= 」で[kaisu_t, kakutei_t, swap_t, sinki_t]を代入
df_concat.loc['合計'] = [kaisu_t, kakutei_t, swap_t, sinki_t]
とすることで合計行の追加ができます。
⑦pandasからcsvへ
