的Python（熊猫）对多指标数据帧
问题描述：
的每个拉特假设我有以下的数据框添加小计：的Python（熊猫）对多指标数据帧
a b c Sce1 Sce2 Sce3 Sce4 Sce5 Sc6
Animal Ground Dog 0.0 0.9 0.5 0.0 0.3 0.4
Animal Ground Cat 0.6 0.5 0.3 0.5 1.0 0.2
Animal Air Eagle 1.0 0.1 0.1 0.6 0.9 0.1
Animal Air Owl 0.3 0.1 0.5 0.3 0.5 0.9
Object Metal Car 0.3 0.3 0.8 0.6 0.5 0.6
Object Metal Bike 0.5 0.1 0.4 0.7 0.4 0.2
Object Wood Chair 0.9 0.6 0.1 0.9 0.2 0.8
Object Wood Table 0.9 0.6 0.6 0.1 0.9 0.7
我想创建一个多指标，其中将包含每个拉特的总和。输出将是这样的：
a b c Sce1 Sce2 Sce3 Sce4 Sce5 Sce6
Animal 1.9 1.6 1.4 1.3 2.7 1.6
Ground 0.6 1.4 0.8 0.5 1.3 0.6
Dog 0.0 0.9 0.5 0.0 0.3 0.4
Cat 0.6 0.5 0.3 0.5 1.0 0.2
Air 1.3 0.2 0.7 0.8 1.4 1.0
Eagle 1.0 0.1 0.1 0.6 0.9 0.1
Owl 0.3 0.1 0.5 0.3 0.5 0.9
Object 2.6 1.6 1.8 2.3 2.0 2.3
Metal 0.8 0.3 1.1 1.3 0.9 0.8
Car 0.3 0.3 0.8 0.6 0.5 0.6
Bike 0.5 0.1 0.4 0.7 0.4 0.2
Wood 1.8 1.3 0.6 1.0 1.1 1.5
Chair 0.9 0.6 0.1 0.9 0.2 0.8
Table 0.9 0.6 0.6 0.1 0.9 0.7
目前我使用的是循环创建每个级别上的三个不同dataframes，然后操纵它们在Excel中，如下图所示。所以我想尽可能在python中进行这种计算。
for i in range range(0,3):
df = df.groupby(list(df.columns)[0:lvl], as_index=False).sum()
return df
非常感谢提前。
答
有了一些自由使用的MAGIC
pd.concat([
df.assign(
**{x: 'Total' for x in 'abc'[i:]}
).groupby(list('abc')).sum() for i in range(4)
]).sort_index()
Sce1 Sce2 Sce3 Sce4 Sce5 Sc6
a b c
Animal Air Eagle 1.0 0.1 0.1 0.6 0.9 0.1
Owl 0.3 0.1 0.5 0.3 0.5 0.9
Total 1.3 0.2 0.6 0.9 1.4 1.0
Ground Cat 0.6 0.5 0.3 0.5 1.0 0.2
Dog 0.0 0.9 0.5 0.0 0.3 0.4
Total 0.6 1.4 0.8 0.5 1.3 0.6
Total Total 1.9 1.6 1.4 1.4 2.7 1.6
Object Metal Bike 0.5 0.1 0.4 0.7 0.4 0.2
Car 0.3 0.3 0.8 0.6 0.5 0.6
Total 0.8 0.4 1.2 1.3 0.9 0.8
Total Total 2.6 1.6 1.9 2.3 2.0 2.3
Wood Chair 0.9 0.6 0.1 0.9 0.2 0.8
Table 0.9 0.6 0.6 0.1 0.9 0.7
Total 1.8 1.2 0.7 1.0 1.1 1.5
Total Total Total 4.5 3.2 3.3 3.7 4.7 3.9
我可以得到正是你问什么用
pd.concat([
df.assign(
**{x: '' for x in 'abc'[i:]}
).groupby(list('abc')).sum() for i in range(1, 4)
]).sort_index()
Sce1 Sce2 Sce3 Sce4 Sce5 Sc6
a b c
Animal 1.9 1.6 1.4 1.4 2.7 1.6
Air 1.3 0.2 0.6 0.9 1.4 1.0
Eagle 1.0 0.1 0.1 0.6 0.9 0.1
Owl 0.3 0.1 0.5 0.3 0.5 0.9
Ground 0.6 1.4 0.8 0.5 1.3 0.6
Cat 0.6 0.5 0.3 0.5 1.0 0.2
Dog 0.0 0.9 0.5 0.0 0.3 0.4
Object 2.6 1.6 1.9 2.3 2.0 2.3
Metal 0.8 0.4 1.2 1.3 0.9 0.8
Bike 0.5 0.1 0.4 0.7 0.4 0.2
Car 0.3 0.3 0.8 0.6 0.5 0.6
Wood 1.8 1.2 0.7 1.0 1.1 1.5
Chair 0.9 0.6 0.1 0.9 0.2 0.8
Table 0.9 0.6 0.6 0.1 0.9 0.7
至于如何！我将把它作为读者的练习。
我认为在熊猫中没有默认的做法。请注意，您可以使用'df.groupby（['a'，'b'，'c']）。sum（）'来生成包含多级索引的组。但是，这是缺乏每个组的总数。你应该看看[这个问题]（http://stackoverflow.com/questions/29413496/pandas-computing-total-sum-on-each-multiindex-sublevel）这是非常类似于你的问题。 –