如何像 excel 数据透视表一样重塑 pandas 数据框中的多索引

Question

我有一个数据框，其中有 2 或 3 个级别的多重索引，我想将其重塑为 Excel 中的常用数据透视表，以便能够进行“内部”总计（参见图片）。

我尝试了 df.pivot_table() 和通过 .groupby() 的多重索引，但没有定论

我只有那个 DataFrame

这是代码

 df = pd.DataFrame({'Products': ['Products A','Products A', 
                           'Products A','Products B', 'Products B', 
                           'Products A', 'Products B', 'Products A'],

                   'Sub Products': ['Phone A','Phone B', 
                                   'Laptop B','Phone B', 'Laptop 
                                    B','Phone A','Phone B','Laptop A'],

                   'Color' : ['Green',  'Blue','Red',
                            'Red','Red','Blue','Green','Blue']})


df.groupby(['Products','Sub Products','Color' ]).count()

如果您有任何想法，那将非常有帮助！ 谢谢。

Answer 1

在 pandas 中，您通常不会将此聚合信息作为同一分组 DataFrame 的一部分包含在内，您可以在之后使用单独的命令获取它，例如：

grand_total = df.sum()

请注意，您在问题中提供的数据并不能完全产生图像中的数据。数字不同，一些 A/B 标签不一致。下面我编辑了您提供的代码，重现了与您的图像匹配的内容，假设您提供的示例数据的每一行都是一个“单元”。

df = pd.DataFrame(
    {
        "Products": [
            "Products A",
            "Products A",
            "Products A",
            "Products B",
            "Products B",
            "Products A",
            "Products B",
            "Products A",
        ],
        "Sub Products": [
            "Phone A",
            "Phone A",
            "Laptop A",
            "Phone B",
            "Laptop  B",
            "Phone A",
            "Phone B",
            "Laptop A",
        ],
        "Color": ["Green", "Blue", "Red", "Red", "Red", "Blue", "Green", "Blue"],
    }
)
df['Count'] = 1
df = df.groupby(['Products','Sub Products','Color' ]).sum()

# To view the totals at any particular level of the multi-index
display(df.groupby(level=0)['Count'].sum())
display(df.groupby(level=1)['Count'].sum())
display(df.groupby(level=2)['Count'].sum())

我认为这提供了您想要的信息......但是从您的评论来看，听起来您只想要链接图像中显示的特定显示格式（多索引嵌套在单个列中）。据我所知，这不是 pandas DataFrames 中的一个选项。