Pandas多层索引DataFrame如何基于现有列新增求和列three

你可以通过遍历一级列索引计算求和值，再调整列顺序实现需求，具体操作如下：

可选：构造示例测试数据 #

如果你需要先复现你提供的初始DataFrame，可以用以下代码：

import pandas as pd

columns = pd.MultiIndex.from_product(
    [['bar', 'baz'], ['one', 'two']],
    names=['first', 'second']
)
df = pd.DataFrame([[1,2,3,4], [5,6,7,8]], index=['A', 'B'], columns=columns)

核心实现代码 #

# 遍历所有一级列索引，新增three二级列
for top_level in df.columns.get_level_values(0).unique():
    # 计算当前一级列下one列和two列的行求和值
    df[(top_level, 'three')] = df.loc[:, (top_level, 'one')] + df.loc[:, (top_level, 'two')]

# 调整列顺序，保证每个一级列下二级列按one、two、three排列
# 方式1：如果一级列固定为bar、baz，可直接构造列列表重排
new_columns = [
    ('bar', 'one'), ('bar', 'two'), ('bar', 'three'),
    ('baz', 'one'), ('baz', 'two'), ('baz', 'three')
]
df = df.reindex(new_columns, axis=1)

# 方式2：如果一级列数量不固定，可动态生成列列表
# new_columns = []
# for top in df.columns.get_level_values(0).unique():
#     new_columns.extend([(top, 'one'), (top, 'two'), (top, 'three')])
# df = df.reindex(new_columns, axis=1)

输出验证 #

执行后打印df即可得到你需要的结果：

first        bar                 baz           
second       one two three       one two three
A              1   2     3         3   4     7
B              5   6    11         7   8    15

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jacques Tebeka