python - 如何使用 MultiIndex 将 "Total"行附加到 Pandas 数据帧

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'])

打印为表格:

           col1  col2
one elem1     1     1
    elem2     1     1
two elem1     1     1
    elem2     1     1

问题 :如何向该数据框添加“总计”行？
预期输出:

             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

第一次尝试:朴素的实现
如果我只是忽略 MultiIndex 并遵循 standard way

df.loc['Total'] = df.sum()

输出:

              col1  col2
(one, elem1)     1     1
(one, elem2)     1     1
(two, elem1)     1     1
(two, elem2)     1     1
Total            4     4

似乎是正确的，但是MultiIndex 被转换为 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(感到沮丧并只是出于恶意而改变轴)

df.loc['Total', :] = df.sum(axis=1)

输出(两个调用相同):

             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         NaN   NaN

MultiIndex 未转换，但 Total 错误(NaN != 4)。

Answer 1

解决方案
您必须删除 df.sum() 的索引只需使用以下值:

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

为什么第二次尝试是错误的？
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？它具有正确的多索引。 Pandas 完全按照你说的去做，即对列求和。所以， df.sum(axis=1)为您提供以下数据框:

one  elem1    2
     elem2    2
two  elem1    2
     elem2    2

此数据框无法与原始 df 匹配在任何有意义的意义上。