我有一个熊猫数据框，例如前四列构成一个多索引：
import pandas as pd
data = [[1, 'A', 1, 0, 10],
[1, 'A', 0, 1, 10],
[1, 'A', 1, 1, 10],
[1, 'A', 0, 0, 10],
[1, 'B', 1, 0, 10],
[1, 'B', 0, 1, 10],
[1, 'B', 1, 1, 10],
[1, 'B', 0, 0, 10]]
cols = ['user_id','type','flag1','flag2','cnt']
df = pd.DataFrame(data,columns = cols)
df = df.set_index(['user_id','type','flag1','flag2'])
print df
user_id type flag1 flag2 cnt
________________________________________
1 A 1 0 10
1 A 0 1 10
1 A 1 1 10
1 A 0 0 10
1 B 1 0 10
1 B 0 1 10
1 B 1 1 10
1 B 0 0 10
我想遍历索引值以获得每个唯一索引值的分组总计数，如下所示：
user_id type flag1 flag2 cnt
________________________________________
1 ALL ALL ALL 80
1 ALL ALL 0 40
1 ALL ALL 1 40
1 ALL 1 ALL 40
1 ALL 0 ALL 40
1 A ALL ALL 40
1 B ALL ALL 40
1 A ALL 0 20
1 A ALL 1 20
1 B ALL 0 20
1 B ALL 1 20
1 A 1 ALL 20
1 A 0 ALL 20
1 B 1 ALL 20
1 B 0 ALL 20
1 A 1 0 10
1 A 0 1 10
1 A 1 1 10
1 A 0 0 10
1 B 1 0 10
1 B 0 1 10
1 B 1 1 10
1 B 0 0 10
我可以使用查询和groupby轻松生成每个组，但理想情况下，我希望能够遍历任意数量的索引列以获取cnt列的总和。
最佳答案
与以前的答案类似，这是使用itertools和groupby的更简化的方法：
from itertools import chain, combinations
indices = ['user_id','type','flag1','flag2']
powerset = list(chain.from_iterable(combinations(indices, r) for r in range(1,len(indices)+1)))
master = (pd.concat([df.reset_index().groupby(p, as_index=False).sum()
for p in powerset if p[0] == "user_id"])[cols]
.replace([None,4,2], "ALL")
.sort_values("cnt", ascending=False))
输出：
user_id type flag1 flag2 cnt
0 1 ALL ALL ALL 80
0 1 A ALL ALL 40
1 1 B ALL ALL 40
0 1 ALL 0 ALL 40
1 1 ALL 1 ALL 40
0 1 ALL ALL 0 40
1 1 ALL ALL 1 40
3 1 ALL 1 1 20
2 1 ALL 1 0 20
1 1 ALL 0 1 20
0 1 ALL 0 0 20
3 1 B 1 1 20
2 1 B 1 0 20
1 1 A 1 1 20
0 1 A 1 0 20
3 1 B 1 1 20
2 1 B 0 1 20
1 1 A 1 1 20
0 1 A 0 1 20
0 1 A 0 0 10
1 1 A 0 1 10
2 1 A 1 0 10
3 1 A 1 1 10
4 1 B 0 0 10
5 1 B 0 1 10
6 1 B 1 0 10
7 1 B 1 1 10
powerset计算直接来自itertools文档。关于python - 在MultiIndex级别遍历 Pandas 并进行分组依据以获取总计，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/44080517/