Question

我想在下面的df1中添加一个列SUM。它是一个Datetime MultiIndex，新列SUM应该返回价格的总和行。

multex = pd.MultiIndex.from_product([['price',
 'weight','quantity','portfolio'] ,df1.index],names=['Date', 'Stats'])

new_df = pd.DataFrame(index=multex, columns= df1.columns.values.tolist())

随后想要添加一行SUM，它返回相同的值。到目前为止，我已尝试过以下内容：

df1['SUM']= df1.ix['price'].sum(axis=1) 


                           A      B      C        D     E

2006-04-28 00:00:00                                    
            price        69.62  69.62  6.518   65.09  69.62
            weight
            std
2006-05-01 00:00:00  
            price         71.5   71.5  6.522   65.16   71.5
            weight
            std
2006-05-02 00:00:00   
            price        72.34  72.34  6.669   66.55  72.34
            weight
            std

Answer 1

您可以先使用DataFrame.sort_index，因为错误：

KeyError：＆＃39; MultiIndex Slicing要求索引完全是lexsorted tuple len（2），lexsort depth（1）＆＃39;

然后使用slicers：

df1 = df1.sort_index()

idx = pd.IndexSlice
df1['SUM'] = df1.loc[idx[:,'price'],:].sum(axis=1)
print (df1)
                                A      B      C      D      E      SUM
Date                Stats                                             
2006-04-28 00:00:00 price   69.62  69.62  6.518  65.09  69.62  280.468
                    std       NaN    NaN    NaN    NaN    NaN      NaN
                    weight    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN      NaN
2006-05-01 00:00:00 price   71.50  71.50  6.522  65.16  71.50  286.182
                    std       NaN    NaN    NaN    NaN    NaN      NaN
                    weight    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN      NaN
2006-05-02 00:00:00 price   72.34  72.34  6.669  66.55  72.34  290.239
                    std       NaN    NaN    NaN    NaN    NaN      NaN
                    weight    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN      NaN

df1['SUM'] = df1.loc[(slice(None), slice('price')),:].sum(axis=1)
print (df1)
                                A      B      C      D      E      SUM
Date                Stats                                             
2006-04-28 00:00:00 price   69.62  69.62  6.518  65.09  69.62  280.468
                    std       NaN    NaN    NaN    NaN    NaN      NaN
                    weight    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN      NaN
2006-05-01 00:00:00 price   71.50  71.50  6.522  65.16  71.50  286.182
                    std       NaN    NaN    NaN    NaN    NaN      NaN
                    weight    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN      NaN
2006-05-02 00:00:00 price   72.34  72.34  6.669  66.55  72.34  290.239
                    std       NaN    NaN    NaN    NaN    NaN      NaN
                    weight    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN      NaN

将列添加到Multiindex数据帧

1 个答案: