python - 有没有一种方法可以对数据帧中的索引级别求和，同时保留重复的索引级别？

Question

我有一个看起来像这样的数据框:

                     2000 2001 2002 2003
Area Item Unit Code  
A    X    j    00    val  val  val  val
A    Y    k    01    val  val  val  val
A    Z    k    10    val  val  val  val
B    X    j    00    val  val  val  val
B    Y    k    01    val  val  val  val
B    Z    k    10    val  val  val  val

我想对区域进行求和以生成如下所示的 DataFrame:

                     2000 2001 2002 2003
Area Item Unit Code  
C    X    j    00    val  val  val  val
C    Y    k    01    val  val  val  val
C    Z    k    10    val  val  val  val

如果我使用df = df.sum(level = "Item")，索引的其余部分将被删除，我得到(我期望的):

     2000 2001 2002 2003
X    val  val  val  val
Y    val  val  val  val
Z    val  val  val  val

我可以做df = pd.concat([df],keys = ["C"],names = ["Area"])，来解决“Area”方面的问题，但是对索引的其余部分没有帮助。

我找不到一种方法来对区域数据进行求和，同时保留 DataFrame 的结构。

我的实际数据框比我给出的示例大(Area 值变为 A B C ... ZY ZZ 等)。

Answer 1

首先在没有第一个Area的所有级别上使用sum，然后创建由C填充的新列，按DataFrame.set_index添加到索引与 append=True 和最后 DataFrame.reorder_levels对于此列的第一个位置:

print (df)
                     2000  2001  2002  2003
Area Item Unit Code                        
A    X    j    0       10    10    10    10
     Y    k    1       10    10    10    10
     Z    k    10      10    10    10    10
B    X    j    0       10    10    10    10
     Y    k    1       10    10    10    10
     Z    k    10      10    10    10    10


df1 = (df.sum(level = ["Item","Unit","Code"])
         .assign(Area = 'C')
         .set_index('Area', append=True)
         .reorder_levels([3,0,1,2]))
print (df1)
                     2000  2001  2002  2003
Area Item Unit Code                        
C    X    j    0       20    20    20    20
     Y    k    1       20    20    20    20
     Z    k    10      20    20    20    20

另一个解决方案:

df1 = (df.sum(level = ["Item","Unit","Code"])
         .assign(Area = 'C')
         .reset_index()
         .set_index(["Area", "Item","Unit","Code"]))
print (df1)
                     2000  2001  2002  2003
Area Item Unit Code                        
C    X    j    0       20    20    20    20
     Y    k    1       20    20    20    20
     Z    k    10      20    20    20    20