我正在关注有关多索引熊猫数据帧的LinkedIn简短教程，在该教程中，我无法重现看似非常基本的操作（3:00）。您无需观看视频即可解决问题。
以下使用seaborn数据集的代码片段将表明，我无法使用视频中显示的技术向多索引熊猫数据帧添加列，并且在此处的SO post中也进行了描述。
开始了：
import pandas as pd
import seaborn as sns
flights = sns.load_dataset('flights')
flights.head()
flights_indexed = flights.set_index(['year', 'month'])
flights_unstack = flights_indexed.unstack()
print(flights_unstack)
输出：
passengers
month January February March April May June July August September October November December
year
1949 112 118 132 129 121 135 148 148 136 119 104 118
1950 115 126 141 135 125 149 170 170 158 133 114 140
1951 145 150 178 163 172 178 199 199 184 162 146 166
1952 171 180 193 181 183 218 230 242 209 191 172 194
1953 196 196 236 235 229 243 264 272 237 211 180 201
1954 204 188 235 227 234 264 302 293 259 229 203 229
1955 242 233 267 269 270 315 364 347 312 274 237 278
1956 284 277 317 313 318 374 413 405 355 306 305 336
1957 315 301 356 348 355 422 465 467 404 347 310 337
1958 340 318 362 348 363 435 491 505 404 359 362 405
1959 360 342 406 396 420 472 548 559 463 407 362 405
1960 417 391 419 461 472 535 622 606 508 461 390 432
现在，我想添加一列，该列显示使用
flights_unstack.sum(axis = 1)
输出：
year
1949 1520
1950 1676
1951 2042
1952 2364
1953 2700
1954 2867
1955 3408
1956 3939
1957 4421
1958 4572
1959 5140
1960 5714
上面提到的两个来源通过使用简单的方法演示了这一点：
flights_unstack['passengers', 'total'] = flights_unstack.sum(axis = 1)
在这里，“总计”应在现有索引下显示为新列。但是我得到这个：
TypeError：无法将项目插入到已经不存在的类别中
我使用的是Python 3，2015年视频中的作者也是如此。
这里发生了什么？
我做了很多尝试，仅使用上述系列中的值，以及将数据bot重塑，转置，合并和连接为pd.Series和pd.DataFrame。并重置索引。我可能忽略了一些重要的细节，现在我希望大家提出一些建议。
编辑1-这是jezrael的第一个建议之后的尝试：
import pandas as pd
import seaborn as sns
flights = sns.load_dataset('flights')
flights.head()
flights_indexed = flights.set_index(['year', 'month'])
flights_unstack = flights_indexed['passengers'].unstack()
flights_unstack['total'] = flights_unstack.sum(axis = 1)
输出：
TypeError：无法将项目插入到已经不存在的类别中
更改：
flights_unstack = flights_indexed.unstack()
至：
flights_unstack = flights_indexed['passengers'].unstack()
用于Multiindex在列中删除。
最后是add_categories新列名称所必需的：
flights_unstack.columns = flights_unstack.columns.add_categories(['total'])
flights_unstack['total'] = flights_unstack.sum(axis = 1)
print (df)
January February March April May June July August September \
month
1949 112 118 132 129 121 135 148 148 136
1950 115 126 141 135 125 149 170 170 158
1951 145 150 178 163 172 178 199 199 184
1952 171 180 193 181 183 218 230 242 209
1953 196 196 236 235 229 243 264 272 237
1954 204 188 235 227 234 264 302 293 259
1955 242 233 267 269 270 315 364 347 312
1956 284 277 317 313 318 374 413 405 355
1957 315 301 356 348 355 422 465 467 404
1958 340 318 362 348 363 435 491 505 404
1959 360 342 406 396 420 472 548 559 463
1960 417 391 419 461 472 535 622 606 508
October November December total
month
1949 119 104 118 1520
1950 133 114 140 1676
1951 162 146 166 2042
1952 191 172 194 2364
1953 211 180 201 2700
1954 229 203 229 2867
1955 274 237 278 3408
1956 306 305 336 4003
1957 347 310 337 4427
1958 359 362 405 4692
1959 407 362 405 5140
1960 461 390 432 5714
设置：
import pandas as pd
temp=u"""month;January;February;March;April;May;June;July;August;September;October;November;December
1949;112;118;132;129;121;135;148;148;136;119;104;118
1950;115;126;141;135;125;149;170;170;158;133;114;140
1951;145;150;178;163;172;178;199;199;184;162;146;166
1952;171;180;193;181;183;218;230;242;209;191;172;194
1953;196;196;236;235;229;243;264;272;237;211;180;201
1954;204;188;235;227;234;264;302;293;259;229;203;229
1955;242;233;267;269;270;315;364;347;312;274;237;278
1956;284;277;317;313;318;374;413;405;355;306;305;336
1957;315;301;356;348;355;422;465;467;404;347;310;337
1958;340;318;362;348;363;435;491;505;404;359;362;405
1959;360;342;406;396;420;472;548;559;463;407;362;405
1960;417;391;419;461;472;535;622;606;508;461;390;432"""
#after testing replace 'pd.compat.StringIO(temp)' to 'filename.csv'
df = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(temp), sep=";", index_col=[0])
print (df)
df.columns = pd.CategoricalIndex(df.columns)
df.columns = df.columns.add_categories(['total'])
df['total'] = df.sum(axis = 1)
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