熊猫：如何对MultiIndex进行分组和求和

Vumaasha

我有一个带有分类属性的数据框，其中索引包含重复项。我试图找到索引和属性的每个可能的组合的总和。

x = pd.DataFrame({'x':[1,1,3,3],'y':[3,3,5,5]},index=[11,11,12,12])
y = x.stack()
print(y)
print(y.groupby(level=[0,1]).sum())

输出

11  x    1
    y    3
    x    1
    y    3
12  x    3
    y    5
    x    3
    y    5
dtype: int64
11  x    1
    y    3
    x    1
    y    3
12  x    3
    y    5
    x    3
    y    5
dtype: int64

堆栈和按总数分组是相同的。

但是，我期望的是

11  x    2
11  y    6
12  x    6
12  y    10

编辑2：

x = pd.DataFrame({'x':[1,1,3,3],'y':[3,3,5,5]},index=[11,11,12,12])
y = x.stack().groupby(level=[0,1]).sum()
print(y.groupby(level=[0,1]).sum())

输出：

11  x    1
    y    3
    x    1
    y    3
12  x    3
    y    5
    x    3
    y    5
dtype: int64

EDIT3：已记录问题https://github.com/pydata/pandas/issues/10417

sparc_spread

使用pandas 0.16.2和Python 3，我可以通过以下方式获得正确的结果：

x.stack().reset_index().groupby(['level_0','level_1']).sum()

产生：

                    0
level_0 level_1 
     11       x     2
              y     6
     12       x     6
              y     10

然后，您可以使用reindex()和将索引和列名更改为更理想的名称columns。

根据我的研究，我同意原始方法的失败似乎是一个错误。我认为错误是Series，这是什么x.stack()产生。我的解决方法是把Series成一个DataFrame通过reset_index()。在这种情况下，DataFrame它不再具有MultiIndex-我只是在标记列上分组。

为确保分组和求和可在上DataFrame与一起使用MultiIndex，您可以尝试这样做以获得相同的正确输出：

x.stack().reset_index().set_index(['level_0','level_1'],drop=True).\
groupby(level=[0,1]).sum()

在解决该错误之前，这些变通办法中的任何一个都应该处理。

我不知道该错误是否与在vsMultiIndex上创建的实例有关。例如：SeriesDataFrame

In[1]: obj = x.stack()
       type(obj)
Out[1]: pandas.core.series.Series

In[2]: obj.index
Out[2]: MultiIndex(levels=[[11, 11, 12, 12], ['x', 'y']],
           labels=[[0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3], [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]])

与

In[3]: obj = x.stack().reset_index().set_index(['level_0','level_1'],drop=True)
       type(obj)
Out[3]: pandas.core.frame.DataFrame

In[4]: obj.index
Out[4]: MultiIndex(levels=[[11, 12], ['x', 'y']],
           labels=[[0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]],
           names=['level_0', 'level_1'])

请注意如何MultiIndex在DataFrame更准确地描述了水平。

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