如何根据多索引 pandas 数据框中的索引级别获取小计

How to get sub total according to index level in multi-index pandas dataframe

我在 pandas 中有一个数据框如下:

columns               Year_1  Year_2
Idx_lvl_0  Idx_lvl_1
Cons.      Prod_1        156    1541
           Prod_2        312    2311
Del.       Prod_1         23      12
           Prod_2          0       4

问题:如何根据Idx_lvl_0得到小计(Cons_total和Del_total)如下。

columns               Year_1  Year_2
Idx_lvl_0  Idx_lvl_1
Cons.      Prod_1        156    1541
           Prod_2        312    2311
           Cons_total    468    3852
Del.       Prod_1         23      12
           Prod_2          0       4
           Del_total      23      16

这是一种方法。在 dfs

level=0 的总计 sum
In [1382]: dfs = df.sum(level=0)

如果顺序不重要,只需附加附加索引的结果。

In [1383]: df.append(dfs.assign(Idx_lvl_1=dfs.index.str[:-1] + '_Total')
                        .set_index('Idx_lvl_1', append=True))
Out[1383]:
                      Year_1  Year_2
Idx_lvl_0 Idx_lvl_1
Cons.     Prod_1         156    1541
          Prod_2         312    2311
Del.      Prod_1          23      12
          Prod_2           0       4
Cons.     Cons_Total     468    3852
Del.      Del_Total       23      16

下单可以用sort_index

In [1384]: df.append(dfs.assign(Idx_lvl_1=dfs.index.str[:-1] + '_Total')
                        .set_index('Idx_lvl_1', append=True)).sort_index()
Out[1384]:
                      Year_1  Year_2
Idx_lvl_0 Idx_lvl_1
Cons.     Cons_Total     468    3852
          Prod_1         156    1541
          Prod_2         312    2311
Del.      Del_Total       23      16
          Prod_1          23      12
          Prod_2           0       4

dfs

In [1385]: dfs
Out[1385]:
           Year_1  Year_2
Idx_lvl_0
Cons.         468    3852
Del.           23      16