Python Pandas中的DataFrame中的多索引难于聚合？
bruno845
您好！我有如下数据框：
df = pd.DataFrame({"ID" : ["1", "1", "1", "2", "3"],
"ID2" : [10, 11, 10, 13, 14],
"ID3" : [1,2,1,4,5],
"code" : ["T", "N", "T", "T", np.nan],
"count" :[100, 200, 300 ,560,500]})
df.set_index(["ID", "ID2", "ID3"], inplace=True)
而且我需要在此数据帧中添加“ col1”，其中将包含：
“ count”列的总和，其中每个多索引的“ code”列为“ T”
所以我需要如下结果。400 in 1和3之类的，因为300 + 100 = 400当然没有解决方案“这3是多索引”，它可以帮助您：)
耶斯列尔
使用Series.where方法为更换count至misisng值，如果没有T在code，则使用GroupBy.transform的总和每ID到新列和最后一组NaN，如果没有匹配小号T：
m = df['code'].eq('T')
df['col1'] = df['count'].where(m).groupby(level=0).transform('sum').where(m)
print (df)
code count col1
ID ID2 ID3
1 10 1 T 100 400.0
11 2 N 200 NaN
10 1 T 300 400.0
2 13 4 T 560 560.0
3 14 5 NaN 500 NaN
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