在熊猫中更改多索引Groupby对象中的数据

Question

我正在尝试更改下面的Groupby对象中的数据，以设置

的值

dff=pd.DataFrame({'country':['US','US','UK','UK','FR','FR'],'type':['A','B']*3,'sales':[100,200,100,100,50,10]})
grouped=dff.groupby(['country','type'])['sales'].sum()

grouped.loc['US']=dff.groupby('type')['sales'].sum()

print(grouped)

但是我尝试更改的行却不可用：

这里的任何帮助都会很棒:) 谢谢

Answer 1

尝试：

grouped['US'] = dff.groupby('type')['sales'].sum()

输出：

country  type
FR       A        50
         B        10
UK       A       100
         B       100
US       A       250
         B       310
Name: sales, dtype: int64

Answer 2

增加价值

grouped.loc['US']=dff.groupby('type')['sales'].sum().values
grouped
Out[41]: 
country  type
FR       A        50
         B        10
UK       A       100
         B       100
US       A       250
         B       310
Name: sales, dtype: int64