python - pandas:在 groupby 时为每个子组添加总行(特别是对于非加法方法，例如 `nunique` )

Question

这样很容易产生多级groupby结果

                Max Speed
Animal Type
Falcon Captive      390.0
       Wild         350.0
Parrot Captive       30.0
       Wild          20.0

代码看起来像df.groupby(['animal', 'type'])['speed'].max()

但是，如果我想向每个子组添加一个总行，以产生类似这样的结果

                Max Speed
Animal Type
Falcon Captive      390.0
       Wild         350.0
       overall      390.0
Parrot Captive       30.0
       Wild          20.0
       overall       30.0

我该怎么做？

之所以添加子级别行，是因为它可以让我在其他同事的BI工具中选择类别。

更新:在上面的示例中，我展示了使用 max()，我还想知道如何使用 user_id.nunique() 来实现。

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现在我通过 2 个 groupby 生成结果，然后将它们连接起来。像

df1 = df.groupby(['animal', 'type'])['speed'].max()
df2 = df.groupby(['animal'])['speed'].max()
##### ...  manually add `overall` index to df_2
df_total = pd.concat([df1, df2]).sort_index()

但是好像有点太手动了，有没有更好的方法？

Answer 1

您可以使用 2 个 concat 来执行此操作，从您的 groupby 结果开始。

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g = df.groupby(level=0).max()

m = pd.concat([g], keys=['overall'], names=['Type']).swaplevel(0, 1)

pd.concat([df, m], axis=0).sort_index(level=0)

                Max Speed
Animal Type
Falcon Captive      390.0
       Wild         350.0
       overall      390.0
Parrot Captive       30.0
       Wild          20.0
       overall       30.0