Pandas在pandas MultiIndex DataFrame中按级别求和列

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas在pandas MultiIndex DataFrame中按级别对列进行求和的方法。首先，让我们先了解一下Pandas MultiIndex DataFrame是什么。

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什么是Pandas MultiIndex DataFrame?

Pandas MultiIndex DataFrame是一个具有多级索引的二维数据结构，它可以用来存储具有多个层次结构的数据。这种多级索引可以将数据按照行和列进行层次化的组织和访问。它是Pandas库中的一种高级数据结构，通常用于处理具有多个维度和复杂关系的数据集。

创建一个Pandas MultiIndex DataFrame

在介绍如何按级别对列进行求和之前，我们先创建一个示例的Pandas MultiIndex DataFrame。我们将使用以下代码创建一个包含两个层级的DataFrame。

import pandas as pd

# 创建一个MultiIndex DataFrame
data = {
    ('A', '1'): [1, 2, 3, 4],
    ('A', '2'): [5, 6, 7, 8],
    ('B', '1'): [9, 10, 11, 12],
    ('B', '2'): [13, 14, 15, 16]
}

df = pd.DataFrame(data, columns=pd.MultiIndex.from_tuples(data.keys()))

上面的代码创建了一个包含’A’和’B’两个层级的MultiIndex DataFrame。DataFrame中的每一列都是一个元组，第一个元素表示第一层级的索引，第二个元素表示第二层级的索引。DataFrame的结构如下所示：

   A     B   
   1  2  1   2
0  1  5  9  13
1  2  6  10 14
2  3  7  11 15
3  4  8  12 16

按级别求和列

有时候，我们需要对Pandas MultiIndex DataFrame中的列进行求和，按照不同的层级进行分组。Pandas提供了sum函数来实现这个目的。

为了演示如何按级别求和列，我们将使用上述示例DataFrame。假设我们想对第一层级进行求和，可以使用以下代码：

# 按照第一层级求和列
sum_by_level_1 = df.sum(level=0, axis=1)

上面的代码将对第一层级进行求和，并返回一个新的DataFramesum_by_level_1。sum_by_level_1的结构如下所示：

    A   B
0   6  22
1   8  24
2  10  26
3  12  28

可以看到，返回的DataFrame只有一个层级，并且每个列都是对应层级下所有列的求和结果。

同样，我们也可以对其他层级进行求和。例如，如果我们想对第二层级进行求和，可以使用以下代码：

# 按照第二层级求和列
sum_by_level_2 = df.sum(level=1, axis=1)

上面的代码将对第二层级进行求和，并返回一个新的DataFramesum_by_level_2。sum_by_level_2的结构如下所示：

   1   2
0  10  18
1  12  20
2  14  22
3  16  24

可以看到，返回的DataFrame也只有一个层级，并且每个列都是对应层级下所有列的求和结果。

多级索引下的其他计算操作

除了求和操作，Pandas还提供了多种其他计算操作，适用于具有多级索引的DataFrame。下面是一些常用的计算操作示例：

求平均值

要计算每个层级下列的平均值，可以使用mean函数。以下是示例代码：

# 按照第一层级求平均值
mean_by_level_1 = df.mean(level=0, axis=1)

求最大值

要计算每个层级下列的最大值，可以使用max函数。以下是示例代码：

# 按照第二层级求最大值
max_by_level_2 = df.max(level=1, axis=1)

求最小值

要计算每个层级下列的最小值，可以使用min函数。以下是示例代码：

# 按照第一层级求最小值
min_by_level_1 = df.min(level=0, axis=1)

计数非零值的个数

要计算每个层级下非零值的个数，可以使用count_nonzero函数。以下是示例代码：

# 按照第二层级计数非零值的个数
count_nonzero_by_level_2 = df.apply(pd.Series.count_nonzero, level=1, axis=1)

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Pandas在pandas MultiIndex DataFrame中按级别对列进行求和的方法。我们首先了解了Pandas MultiIndex DataFrame的概念，并创建了一个示例DataFrame。然后，我们演示了如何使用sum函数按照不同层级对列进行求和，并展示了其他常用的计算操作。通过这些方法，我们可以方便地对多层级索引下的数据进行聚合和计算。

希望本文能够帮助你更好地理解和使用Pandas中的多级索引和数据操作。如有问题或建议，请随时在下方留言。