创建一个包含小计的数据透视表，并在Python Pandas中获取父总数的百分比

Question

我可以在python pandas中创建一个数据透视表，但是无法获得小计。我得到了总列总数和总行数，但没有得到总数。

Ex：如果我在Python中创建的数据透视图如下，我想得到BU：A和Region：APAC的小计。同样，BU的小计：A和地区：欧盟等。请帮忙。

表：

BU  Region   Level  Jan      Feb      Mar
A    APAC     1     value    value    value
              2     value    value    value
              3     value    value    value
     EU       1     value    value    value
              2     value    value    value
              3     value    value    value
     NA       1     value    value    value
              2     value    value    value
              3     value    value    value
B    APAC     1     value    value    value
              2     value    value    value
              3     value    value    value
     EU       1     value    value    value
              2     value    value    value
              3     value    value    value
     NA       1     value    value    value
              2     value    value    value
              3     value    value    value

Answer 1

使用groupby和pd.concat而不是数据透视表，即

x = df.groupby(level=['BU','Region']).apply(sum).assign(Level='Total')
# if BU and Region is not index then use df.groupby(['BU,'Region'])...
# if the values are numbers then `.sum()` than `.apply(sum)`
ndf = pd.concat([df,x]).sort_index()

输出：  

          Level              Jan              Feb              Mar
BU Region

A  APAC        1            value            value            value
   APAC        2            value            value            value
   APAC        3            value            value            value
   APAC    Total  valuevaluevalue  valuevaluevalue  valuevaluevalue
   EU          1            value            value            value
   EU          2            value            value            value
   EU          3            value            value            value
   EU      Total  valuevaluevalue  valuevaluevalue  valuevaluevalue
   NaN         1            value            value            value
   NaN         2            value            value            value
   NaN         3            value            value            value
B  APAC        1            value            value            value
   APAC        2            value            value            value
   APAC        3            value            value            value
   APAC    Total  valuevaluevalue  valuevaluevalue  valuevaluevalue
   EU          1            value            value            value
   EU          2            value            value            value
   EU          3            value            value            value
   EU      Total  valuevaluevalue  valuevaluevalue  valuevaluevalue
   NaN         1            value            value            value
   NaN         2            value            value            value
   NaN         3            value            value            value