向多指标的子索引添加计算行的矢量化方法 - python

我无法理解如何使用groupby解决以下示例:

df = pd.DataFrame(
    {
        'kitchen': ['galley', 'house', 'restaurant', 'caterer'] * 3,
        'products': ['chocolate', 'tart', 'pie', ] * 4,
        'menu_a': [pd.np.random.randint(100000, 999999) for _ in range(12)],
        'menu_b': [pd.np.random.randint(100000, 999999) for _ in range(12)],
        'menu_c': [pd.np.random.randint(100000, 999999) for _ in range(12)]
    }
).set_index(['kitchen', 'products']).sort_index()

df

我想做的是用每个厨房的馅饼加蛋art的总和代替每个厨房的“馅饼”和“蛋art”行。

因此，例如，在galley kitchen中，products下的新行将为pastries，并且menu_a下的值将为333163+612456 = 945619 x kitchen x product s中的每一个。

我尝试了许多版本的menu stack()和unstack()混合在一起，但无法完全得到结果。另一种方法是在外部迭代执行此操作，这很麻烦，这是我经常遇到的问题。想知道如何正确做。

参考方案

按第二级选择行，求和并添加第二级:

df1 = (df.loc[pd.IndexSlice[:, ['pie','tart']], :]
         .sum(level=0)
         .assign(products='total')
         .set_index('products', append=True))

然后将其连接到原始位置并按列表删除使用的值:

df = pd.concat([df, df1]).drop(['pie','tart'], level=1).sort_index()
print (df)
                       menu_a   menu_b   menu_c
kitchen    products                            
caterer    chocolate   907615   167480   921843
           total       749664   786464   872046
galley     chocolate   939850   382545   525525
           total      1204359   907760  1267475
house      chocolate   701797   106570   572014
           total      1215235  1058951   812935
restaurant chocolate   734501   637600   216367
           total      1846097   345020   517969

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