Python 显示索引的所有组合，然后求和

我有一个4索引数据框，我想知道如何确保显示所有索引组合

我这样做是为了总结：

df.sum(level=[0,1,2,3]).unstack(fill_value=0).stack()

但它只显示第四个索引的所有可能值，而第三个索引中的每一个都显示第四个索引的所有可能值。我希望这也适用于第一个和第二个索引（用0填充空行）

谢谢你可以试试

s=df.sum(level=[0,1,2,3])
idx=pd.MultiIndex.from_product([s.index.get_level_values(0).unique(),s.index.get_level_values(1).unique(),s.index.get_level_values(2).unique(),s.index.get_level_values(3).unique()])

s.reindex(idx)

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您可以在执行

groupby

之前转换为类别，然后使用

fillna

根据设计，通过分类列的多索引进行分组可以得到它们的笛卡尔乘积

下面是一个小例子

import pandas as pd, numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': np.random.randint(0, 2, 5),
                   'B': np.random.randint(0, 2, 5),
                   'C': np.random.randint(0, 2, 5),
                   'D': np.random.randint(0, 2, 5),
                   'E': np.random.rand(5)})

for col in ['A', 'B', 'C', 'D']:
    df[col] = df[col].astype('category')

res = df.groupby(['A', 'B', 'C', 'D']).sum().fillna(0)

结果

                E
A B C D          
0 0 0 0  0.982165
      1  0.000000
    1 0  0.000000
      1  0.000000
  1 0 0  0.000000
      1  0.366428
    1 0  0.000000
      1  0.000000
1 0 0 0  0.000000
      1  0.606826
    1 0  0.000000
      1  0.164896
  1 0 0  0.000000
      1  0.000000
    1 0  0.027386
      1  0.000000

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请提供您正在处理的df示例和预期输出。