Python 3.x 两个值相乘结果的总和

我通过合并一组其他DFs生成了一个类似于此的DF：

NA的价格始终为.015，而AS始终为.0065。同一个网站可以在多个地区，但我想知道的总价格按地区

目标是最终得到2个数据帧，其中一个看起来像这样，其中price位于另一列中，该列仅为Gb Used x price Region：

DF1：

我想我可以通过这样做很容易地得到新的colmun：

df['Region Price Total] = df['Gb Used']*df['Price per Gb Per Region']

然后将其合并回，如何跨每行执行此操作

然后是另一个数据帧，它给出了按站点和区域划分的总数据 但我如何按总数分组呢

你可以试试

>>>df 网站部门Gb使用价格区域每Gb每个区域的价格 0 website1.com AAA 10 NA 0.015 1网站2.com BBB 14 NA 0.015 2 website3.com CCC 20 NA 0.015 3网站4.com DDD 12 AS 0.065 4 website1.com AAA 10 AS 0.065 >>>df1[‘地区价格总额’]=df1[‘每个地区每GB的价格’]*df1[‘使用的GB’] >>>df1 网站部门Gb使用价格地区价格每Gb地区价格总计 0 website1.com AAA 10 NA 0.015 0.15 1网站2.com BBB 14 NA 0.015 0.21 2 website3.com CCC 20 NA 0.015 0.30 3网站4.com DDD 12 AS 0.065 0.78 4 website1.com AAA 10 AS 0.065 0.65 >>>df2=pd.DataFramedf1.groupby['website'，'Price Region']['Region Price Total'].sum.reset\u indexlevel=[0,1] >>>df2 网站价格地区价格地区总价格 0 website1.com作为0.65 1 website1.com NA 0.15 2网站2.com NA 0.21 3网站3.com NA 0.30 4 website4.com作为0.78

---

请不要粘贴图片。将数据粘贴到问题中的文本中。这很好，尝试理解df2。levels做什么？如果我想在df2中添加另一个类似dept的列，该怎么办。当通过'pd.dataframedf2.groupby['website'、'Price Region'、'dept']将其附加到组_时。。。它没有给我一个唯一的url分组。如果没有重置索引部分，它将是一个具有多索引的数据帧