如何求和和转置数据框系列

Question

我有一个看起来像这样的数据框：              M                        V                 2019-07-11  2019-04-13   2019-07-11  2019-04-14NI            1           2            4           9我希望输出仅对 的值求和M，然后分别对 的值求和V，其中每个都作为新行添加到单独的数据帧中，如下所示：  | Total----------M |   3----------V |  13----------那么我怎样才能分别求和M，V并将每个添加为自己的行呢？

Answer 1

你可以检查sum

df.sum(level=0,axis=1).sum()

Out[129]: 

M     3

V    13

dtype: int64

Answer 2

使用数据，df 为：

            M                     V           

   2019-07-11 2019-04-13 2019-07-11 2019-04-14

NI          1          2          4          9

然后你可以使用：

df.T.sum(level=0)

或者

df.groupby(df.columns.get_level_values(0), axis=1).sum().T

输出：

   NI

M   3

V  13

使用 str get 或 split 对部分列名尝试 groupby by axis=1：

df1 = df.set_index('Unnamed: 0')

df1.groupby(df1.columns.str[0], axis=1).sum().T

或更通用的列中的更多字符

df1.groupby(df1.columns.str.split('.').str[0], axis=1).sum().T

输出：

Unnamed: 0  NI

M            3

V           13

其中 df 是：

  Unnamed: 0  M  M.1  V  V.1

0         NI  1    2  4    9