python - pandas pivot_table 的边距仅垂直聚合

Question

考虑一个数据框:

df = pd.DataFrame(
    {'last_year': [1, 2, 3], 'next_year': [4, 5, 6]}, 
    index=['foo', 'bar', 'star']
)

      last_year  next_year
foo           1          4
bar           2          5
star          3          6

我正在寻找一种简单的方法来显示此表周围的总计，包括列和行。

我的想法是通过 .pivot_table():

pd.pivot_table(
    df,
    index=df.index,
    margins=True,
    aggfunc=sum
)

但是，这只适用于第一个轴(垂直):

      last_year  next_year
bar           2          5
foo           1          4
star          3          6
All           6         15

我错过了什么？为什么没有按行计算总计，就像在 this documentation's example 中一样?另外，为什么会弄乱我的索引顺序？

我对 df['All'] = df.sum(axis=1) 之类的解决方案不感兴趣；我想要一种不影响我原始数据框的动态方法。数据透视表似乎是最合乎逻辑的方法(据我所知)，但也许还有更好的方法!

Answer 1

我的猜测是，pivot_table 中的每一列都是其自己的组，因此您看不到水平聚合(聚合单个元素是毫无意义的)。为了演示差异，请考虑 stack():

(df.stack().reset_index(name='value')
   .pivot_table(index='level_0', columns='level_1', values='value', margins=True,
               aggfunc='sum')
) 

输出:

level_1  last_year  next_year  All
level_0                           
bar              2          5    7
foo              1          4    5
star             3          6    9
All              6         15   21

也就是说，这很可能是一个错误。