总结 pandas 系列中的多指标水平 [英] Summing over a multiindex level in a pandas series

问题描述

使用python中的Pandas软件包，我想对具有3级多索引的系列中的一个级别进行求和(边际化)，以生成具有2级多索引的系列.例如，如果我有以下内容:

Using the Pandas package in python, I would like to sum (marginalize) over one level in a series with a 3-level multiindex to produce a series with a 2 level multiindex. For example, if I have the following:

ind = [tuple(x) for x in ['ABC', 'ABc', 'AbC', 'Abc', 'aBC', 'aBc', 'abC', 'abc']]
mi = pd.MultiIndex.from_tuples(ind)
data = pd.Series([264, 13, 29, 8, 152, 7, 15, 1], index=mi)

A  B  C    264
      c     13
   b  C     29
      c      8
a  B  C    152
      c      7
   b  C     15
      c      1

我想对变量C求和以产生以下输出:

I would like to sum over the variable C to produce the following output:

A  B    277
   b     37
a  B    159
   b     16

熊猫最好的方法是什么?

What is the best way in Pandas to do this?

推荐答案

如果您始终希望在前两个级别进行汇总，那么这很简单:

If you know you always want to aggregate over the first two levels, then this is pretty easy:

In [27]: data.groupby(level=[0, 1]).sum()
Out[27]:
A  B    277
   b     37
a  B    159
   b     16
dtype: int64

这篇关于总结 pandas 系列中的多指标水平的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！