pandas 函数在多级索引表中查找不同索引级别的列总和

【问题标题】：pandas function to find sum of columns for different index level in multi level index tablepandas 函数在多级索引表中查找不同索引级别的列总和
【发布时间】：2020-08-20 17:56:15
【问题描述】：

如何在多级索引表中找到不同索引级别的值之和，并在索引中表示为一个求和行

例如

Gender Age Marks
M.      20. 30
            45
        22. 46
            33
F.      20. 44
            46
        22. 42
            31

在此数据框中如何找到 F&20 的总和..并将其表示为 20 岁以下标记的行为 :sum 90

【问题讨论】：

您的意思是按性别和年龄分组吗？

标签： python pandas sum pivot multi-index

【解决方案1】：

我不确定我是否理解正确，但您似乎想按Gender 和Age 分组：

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame({
    "Gender": ['M.','M.','M.','M.','F.','F.','F.','F.'],
    "Age":[20.,20.,22.,22.,20,20,22,22],
    'Marks':[30,45,46,33,44,46,42,31] })
df.groupby(['Gender','Age'])['Marks'].sum()

结果：

Gender  Age 
F.      20.0    90
        22.0    73
M.      20.0    75
        22.0    79

【讨论】：