如何使用 MultiIndex 将“总计”行附加到熊猫数据框

Question

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'])打印成表格：           col1  col2one elem1     1     1    elem2     1     1two elem1     1     1    elem2     1     1问题：如何向该 Dataframe 添加“总计”行？预期输出：             col1  col2one   elem1   1.0   1.0      elem2   1.0   1.0two   elem1   1.0   1.0      elem2   1.0   1.0Total         4.0   4.0第一次尝试：天真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(two, elem2)     1     1Total            4     4好像是对的，但是MultiIndex被改成了Index([('one', 'elem1'), ('one', 'elem2'), ('two', 'elem1'), ('two', 'elem2'), 'Total'], dtype='object')第二次尝试：明确df.loc['Total', :] = df.sum()或者（感到沮丧并出于恶意改变轴）df.loc['Total', :] = df.sum(axis=1)输出（两次调用相同）：             col1  col2one   elem1   1.0   1.0      elem2   1.0   1.0two   elem1   1.0   1.0      elem2   1.0   1.0Total         NaN   NaNMultiIndex 未转换，但 Total 错误（NaN != 4）。

Answer 1

解决方案

您必须删除索引df.sum()并仅使用这些值：

df.loc['Total', :] = df.sum().values

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

为什么第二次尝试错了？

第二次尝试几乎是正确的。但是 df.sum() 有Index(['col1', 'col2'], dtype='object'). 因此，pandas 无法匹配索引。新索引 ('Total', '') 已附加但没有值。

但是为什么df.loc['Total', :] = df.sum(axis=1)也失败了呢？它具有正确的多索引。Pandas 完全按照您所说的去做，即对列求和。因此，df.sum(axis=1)为您提供以下数据框：

one  elem1    2

     elem2    2

two  elem1    2

     elem2    2

df该数据框在任何意义上都无法与原始数据框匹配。