Pandas 如何根据多索引定义的范围对一列中的值范围求和

我真的被难倒了

我有一个多索引数据框，看起来像这样

               data
index1 index2  
0      1       8
       2       7
       3       6
       4       9
1      1       3
       2       4
       3       3
       4       6
2      1       5
       2       5

。。。。等等

我试图根据index2中的一系列值，对每个index1的数据列中的值进行求和，以创建一个新的数据帧

i、 e.如果我要从数据值中创建一个新的数据帧，该数据值对应于上述示例中每个index1的index2的前2个值

index1 summed_data
0      15
1      7
2      10

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有人知道怎么做吗？

您不需要使用以下语句更改输入格式：

x = df.groupby(level ='index1').agg({'data': lambda x: x[:2].sum()}).rename(columns = {'data':'summed_data'})

然后打印：

        summed_data
index1             
0                15
1                 7
2                10

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成功了！非常感谢你。这是在整理数据时又一次减速。似乎我需要更好地学习如何使用.agg和lambda功能幸运的是，我不能公开投票，直到我再问15个代表3个问题，我就有足够的时间开始投票了^这是我的错，哈哈