Pandas新增列计算多级表头下所有one、two列的行列总和

实现步骤 #

• 首先构造和示例一致的多级列DataFrame
• 按二级列名分组，逐行计算所有one列、two列的总和，作为新列追加
• 追加Total汇总行，逐列计算所有数值列的总和

完整代码 #

import pandas as pd

# 1. 构造源数据
data = [
    [0.895717, 0.805244, 1.206412, 2.565646, 1.431256, 1.431256],
    [0.410835, 0.813850, 0.132003, 0.827317, 0.076467, 0.076467],
    [1.413681, 1.607920, 1.024180, 0.569605, 0.875906, 0.875906]
]
# 构建二级列索引
columns = pd.MultiIndex.from_product([['bar', 'baz', 'foo'], ['one', 'two']])
df = pd.DataFrame(data, index=['A', 'B', 'C'], columns=columns)
df.index.name = 'name'

# 2. 新增行维度统计列：逐行统计所有二级列为one、two的总和
df[('', 'total of one')] = df.xs('one', axis=1, level=1).sum(axis=1)
df[('', 'total of two')] = df.xs('two', axis=1, level=1).sum(axis=1)

# 3. 新增Total汇总行：逐列统计总和
df.loc['Total'] = df.sum(numeric_only=True, axis=0)

运行结果 #

bar                 baz                 foo            
             one       two       one       two       one       two  total of one total of two
name                                                                                          
A       0.895717  0.805244  1.206412  2.565646  1.431256  1.431256      3.533385      4.802146
B       0.410835  0.813850  0.132003  0.827317  0.076467  0.076467      0.619305      1.717634
C       1.413681  1.607920  1.024180  0.569605  0.875906  0.875906      3.313767      3.053431
Total   2.720233  3.227014  2.362595  3.962568  2.383629  2.383629      7.466457      9.573211

说明 #

• 用*xs切片方法*处理多级列索引，不需要手动枚举一级列名，后续新增一级列时统计逻辑不需要修改，扩展性更好
• 新增统计列时一级列名传空值，可完美适配原有二级列结构，不会破坏列索引格式
• 汇总行计算时加numeric_only=True参数，可自动跳过非数值列，避免运行报错

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ZAVERI SIR