我想对 multiindex-dataframe 中一列的行求和，但保留其他列的值

Question

我有以下形式的数据框：

                                   Price  Quantity
Date       Mat        Str    Type                 
2016-01-05 2016-02-19 3125.0 C        44     0.069
                             C        44     0.032
                             C        44     0.015
2016-01-06 2016-02-15 3169.0 P        69     0.069

我希望对 Quantity 列的行求和，但保持价格列不变（例如，用平均值制作另一个价格列）

我想过让 Price 列成为索引的一部分，但我的目标是比较 Price 和 Quantity Df 与其他类似形状的 Df 我可能会遇到一些问题。

这里有一些重新创建 df 的代码：

import pandas as pd



data = [{'Date':'2016-01-05', 'Mat':'2016-02-19', 'Str': 3125.0, 'Type': 'C', 'Quantity':0.069, 'Price':44},
        {'Date':'2016-01-05', 'Mat':'2016-02-19', 'Str': 3125.0, 'Type': 'C', 'Quantity':0.032, 'Price':44},
        {'Date':'2016-01-05', 'Mat':'2016-02-19', 'Str': 3125.0, 'Type': 'C', 'Quantity':0.015, 'Price':44},
        {'Date':'2016-01-06', 'Mat':'2016-02-15', 'Str': 3169.0, 'Type': 'P', 'Quantity':0.069, 'Price':69}]


df1 = pd.DataFrame(data)
df1 = df1.set_index(['Date', 'Mat', 'Str', 'Type'])

感谢您的帮助！

Answer 1

我相信您需要按某些级别进行分组 - 例如首先由level=0 和GroupBy.transform 按聚合值填充新列：

df1['Sum'] = df1.groupby(level=0)['Quantity'].transform('sum')
print (df1)
                                   Quantity  Price    Sum
Date       Mat        Str    Type                        
2016-01-05 2016-02-19 3125.0 C        0.069     44  0.116
                             C        0.032     44  0.116
                             C        0.015     44  0.116
2016-01-06 2016-02-15 3169.0 P        0.069     69  0.069

Answer 2

试试这个

df1.groupby(['Date','Str','Mat','Type']).agg( Q_sum=('Quantity', 'sum'), Price=('Price','mean')).reset_index()

结果如下

Date    Str     Mat     Type    Q_sum   Price
2016-01-05  3125.0  2016-02-19  C   0.116   44
2016-01-06  3169.0  2016-02-15  P   0.069   69