数据透视表中每个级别的小计

Question

我正在尝试创建一个数据透视表，除了一般总计之外，每个行级别之间还有一个小计。

我创建了我的 df。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    np.array([['SOUTH AMERICA', 'BRAZIL', 'SP', 500],
             ['SOUTH AMERICA', 'BRAZIL', 'RJ', 200],
             ['SOUTH AMERICA', 'BRAZIL', 'MG', 150],
             ['SOUTH AMERICA', 'ARGENTINA', 'BA', 180],
             ['SOUTH AMERICA', 'ARGENTINA', 'CO', 300],
             ['EUROPE', 'SPAIN', 'MA', 400],
             ['EUROPE', 'SPAIN', 'BA', 110],
             ['EUROPE', 'FRANCE', 'PA', 320],
             ['EUROPE', 'FRANCE', 'CA', 100],
             ['EUROPE', 'FRANCE', 'LY', 80]], dtype=object),
    columns=["CONTINENT", "COUNTRY","LOCATION","POPULATION"]
)

之后我创建了如下所示的数据透视表

table = pd.pivot_table(df, values=['POPULATION'], index=['CONTINENT', 'COUNTRY', 'LOCATION'], fill_value=0, aggfunc=np.sum, dropna=True)
table

为了做小计，我开始总结 CONTINENT 级别

tab_tots = table.groupby(level='CONTINENT').sum()
tab_tots.index = [tab_tots.index, ['Total'] * len(tab_tots)]

并与我的第一个枢轴连接以获得小计。

pd.concat([table, tab_tots]).sort_index()

得到它：

我怎样才能像第一个表一样获得按级别分隔的值？

我没有找到办法。

Answer 1

使用margins=True，并且需要更改您的pivot index 和columns 的一点点。

newdf=pd.pivot_table(df, index=['CONTINENT'],values=['POPULATION'], columns=[ 'COUNTRY', 'LOCATION'], aggfunc=np.sum, dropna=True,margins=True)
newdf.drop('All').stack([1,2])
Out[132]: 
                                  POPULATION
CONTINENT     COUNTRY   LOCATION            
EUROPE        All                     1010.0
              FRANCE    CA             100.0
                        LY              80.0
                        PA             320.0
              SPAIN     BA             110.0
                        MA             400.0
SOUTH AMERICA ARGENTINA BA             180.0
                        CO             300.0
              All                     1330.0
              BRAZIL    MG             150.0
                        RJ             200.0
                        SP             500.0

Answer 2

IIUC：

contotal = table.groupby(level=0).sum().assign(COUNTRY='TOTAL', LOCATION='').set_index(['COUNTRY','LOCATION'], append=True)
coutotal = table.groupby(level=[0,1]).sum().assign(LOCATION='TOTAL').set_index(['LOCATION'], append=True)

df_out = (pd.concat([table,contotal,coutotal]).sort_index())
df_out

输出：

                                  POPULATION
CONTINENT     COUNTRY   LOCATION            
EUROPE        FRANCE    CA               100
                        LY                80
                        PA               320
                        TOTAL            500
              SPAIN     BA               110
                        MA               400
                        TOTAL            510
              TOTAL                     1010
SOUTH AMERICA ARGENTINA BA               180
                        CO               300
                        TOTAL            480
              BRAZIL    MG               150
                        RJ               200
                        SP               500
                        TOTAL            850
              TOTAL                     1330

Answer 3

你想做这样的事情

tab_tots.index = [tab_tots.index, ['Total'] * len(tab_tots), [''] * len(tab_tots)]

这给出了我认为你追求的以下内容

In [277]: pd.concat([table, tab_tots]).sort_index()
Out[277]:
                                  POPULATION
CONTINENT     COUNTRY   LOCATION
EUROPE        FRANCE    CA               100
                        LY                80
                        PA               320
              SPAIN     BA               110
                        MA               400
              Total                     1010
SOUTH AMERICA ARGENTINA BA               180
                        CO               300
              BRAZIL    MG               150
                        RJ               200
                        SP               500
              Total                     1330

请注意，虽然这解决了您的问题，但它在风格上并不是好的编程。您的总和级别的逻辑不一致。

这对于 UI 界面来说是有意义的，但如果您正在使用数据，也许使用它会更好

tab_tots.index = [tab_tots.index, ['All'] * len(tab_tots), ['All'] * len(tab_tots)]

这遵循 SQL 表逻辑，会给你

In [289]: pd.concat([table, tab_tots]).sort_index()
Out[289]:
                                  POPULATION
CONTINENT     COUNTRY   LOCATION
EUROPE        All       All             1010
              FRANCE    CA               100
                        LY                80
                        PA               320
              SPAIN     BA               110
                        MA               400
SOUTH AMERICA ARGENTINA BA               180
                        CO               300
              All       All             1330
              BRAZIL    MG               150
                        RJ               200
                        SP               500