Pandas多级索引列求和：如何为透视表新增三类汇总列

实现代码 #

你可以直接通过多级列索引分组求和+拼接的方式实现，核心逻辑是沿着列方向按第二级索引（指标类别）分组求和，再把汇总结果拼到原表右侧：

import pandas as pd

# 核心实现代码，df为你已有的多级列索引透视表
# 1. 按第二级列索引（Teachers/Students/COA）分组求和
total_data = df.groupby(level=1, axis=1).sum()
# 2. 给汇总列重命名
total_data.columns = [f'Total_{col}' for col in total_data.columns]
# 3. 拼接原表和汇总列
result = pd.concat([df, total_data], axis=1)

补充说明 #

如果你的多级列索引有自定义的名称，也可以直接用名称代替level序号，可读性更高：

# 假设第二级列索引的名称为indicator，替换为你实际的索引名即可
total_data = df.groupby('indicator', axis=1).sum()

运行后输出的result就是你需要的带汇总列的结果。

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