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python - pandas 数据框中多索引第二级的总和值

转载作者：太空宇宙更新时间：2023-11-03 20:42:17

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我有一个 pandas DataFrame，其多重索引为 'County ID' 和 'County'。有一个“Workforce”列，我需要对该列中的所有值求和，然后将其添加到 DataFrame 中的另一列，但我只需要对每个级别的值。然而，我一直无法让 pandas 以这种方式求和。

我尝试了许多不同的方法，包括创建其他 DataFrame 对每个索引求和，然后重新添加到其他 DataFrame。我也尝试过循环，但无法将列中的所有值相加。

我的数据框如下所示:

*COUNTY ID*   *COUNTY*             INDUSTRY  WORKFORCE  TOTAL WORKFORCE
12001      |  Alachua County, FL    Retail     25329        0
           |  Alachua County, FL    Health     22914        0
8013       |  Boulder County, CO    Education  24123        0
           |  Boulder County, CO    Finance    19478        0
# And so on in that manner

'TOTAL WORKFORCE' 是我添加为 int64 的虚拟列，以便我可以在其中放置一个数值作为我需要的总和的结果。

我想计算所有劳动力数量，并将每个县的所有劳动力数量加在一起，如下所示:

*COUNTY ID*   *COUNTY*             INDUSTRY  WORKFORCE  TOTAL WORKFORCE
12001      |  Alachua County, FL    Retail     25329        48243
           |  Alachua County, FL    Health     22914        48243
8013       |  Boulder County, CO    Education  24123        43601
           |  Boulder County, CO    Finance    19478        43601

任何帮助将非常感谢!

最佳答案

level=0 上的 groupby 并使用 sum 进行转换应该可以:

df['TOTALWORKFORCE'] = df.groupby(level=0).WORKFORCE.transform('sum')

关于python - pandas 数据框中多索引第二级的总和值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56794760/

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