熊猫数据框中第二级多索引的总和值答案

【问题标题】：Sum values for second level of multi-index in pandas dataframe熊猫数据框中第二级多索引的总和值
【发布时间】：2019-06-27 15:53:52
【问题描述】：

我有一个熊猫DataFrame，它的多重索引为'County ID' 和'County'。有一个'Workforce' 列，我需要对列中的所有值求和，然后将其添加到DataFrame 中的另一列，但我只需要对每个级别中的值求和。但是，我一直无法让 pandas 以这种方式求和。

我尝试了许多不同的方法，包括让其他 DataFrames 对每个索引求和，然后重新添加到另一个 DataFrame。我也尝试过循环，但无法将列中的所有值加在一起。

我的数据框如下所示：

*COUNTY ID*   *COUNTY*             INDUSTRY  WORKFORCE  TOTAL WORKFORCE
12001      |  Alachua County, FL    Retail     25329        0
           |  Alachua County, FL    Health     22914        0
8013       |  Boulder County, CO    Education  24123        0
           |  Boulder County, CO    Finance    19478        0
# And so on in that manner

'TOTAL WORKFORCE' 是我作为int64 添加的一个虚拟列，以便我可以根据需要的总和在其中放置一个数值。

我想统计每个县的所有劳动力数量，然后将它们加在一起，如下所示：

*COUNTY ID*   *COUNTY*             INDUSTRY  WORKFORCE  TOTAL WORKFORCE
12001      |  Alachua County, FL    Retail     25329        48243
           |  Alachua County, FL    Health     22914        48243
8013       |  Boulder County, CO    Education  24123        43601
           |  Boulder County, CO    Finance    19478        43601

任何帮助将非常感谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe sum multi-index

【解决方案1】：

level=0 上的 groupby 并使用 sum 进行转换应该可以：

df['TOTALWORKFORCE'] = df.groupby(level=0).WORKFORCE.transform('sum')

【讨论】：

太棒了，非常感谢！完美运行

【解决方案2】：

更短的版本：

df['TOTALWORKFORCE'] = df.sum(level=0).WORKFORCE

编辑：分配给

df['TOTALWORKFORCE']

将不起作用，正如Mark Wang 正确提到的那样。所以这个解决方案只能做每个国家的总和，没有分配回原来的DataFrame。

感谢您的评论！

【讨论】：

鉴于汇总的数据集具有不同的索引，我认为列分配不起作用