группировка и суммирование мультииндекса данных в пандах

Question

У меня есть dataframe, как это.

df1=pd.DataFrame({"A":np.random.randint(1,10,4),"B":np.random.randint(1,10,4),"C":list('abba')}) 
df1.index.name="first"  
df2=pd.DataFrame({"A":np.random.randint(1,10,5),"B":np.random.randint(1,10,5),"C":list('aaabb')}) 
df2.index.name="second" 
df=pd.concat([df1,df2], keys=['first', 'second']) 
df 
      A B C 
first 0 6 5 a 
     1 2 2 b 
     2 1 6 b 
     3 6 9 a 
second 0 6 6 a 
     1 9 9 a 
     2 8 4 a 
     3 7 2 b 
     4 9 8 b 

Я хотел бы получить группировку и суммировать результат следующим образом. (ключ = столбец "C")

first  second 
    A  B  A  B 
a 15  14 23  19 
b 3  8  16  10 

Как я могу получить этот результат?

Answer 1

Вы можете использовать groupby со списком вещей, которые выглядят как массивы. Вы хотите использовать первый уровень индекса и столбца 'C'.

df.groupby([df.index.get_level_values(0), df.C]).sum() \ 
    .unstack().stack(0).T.rename_axis(None) 

Answer 2

Один из способов сделать это будет:

In [126]: df1=pd.DataFrame({"A":np.random.randint(1,10,4),"B":np.random.randint(1,10,4),"C":list('abba')}) 

In [127]: df2=pd.DataFrame({"A":np.random.randint(1,10,5),"B":np.random.randint(1,10,5),"C":list('aaabb')}) 

In [128]: df1 
Out[128]: 
    A B C 
0 7 9 a 
1 1 3 b 
2 7 7 b 
3 1 2 a 

In [129]: df2 
Out[129]: 
    A B C 
0 3 1 a 
1 3 1 a 
2 7 3 a 
3 9 7 b 
4 9 1 b 

In [130]: df = pd.concat({"first": df1.groupby('C').sum(), "second": df2.groupby('C').sum()}, axis = 1) 

In [131]: del df.index.name 

In [132]: df 
Out[132]: 
    first  second 
     A B  A B 
a  8 11  13 5 
b  8 10  18 8