Python 数据帧groupby应用并沿分组轴重新展开

假设我有一个数据帧

            A   B   C   D
2019-01-01  1   10  100 12
2019-01-02  2   20  200 23
2019-01-03  3   30  300 34

和一个数组来对列进行分组

array([0, 1, 0, 2])

我希望按数组（在列轴上）对数据帧进行分组，应用一个函数，然后返回一个列数长度的序列，其中包含每列上应用函数的结果

因此，对于上述情况（应用函数取组的和），我们希望输出：

A    606
B     60
C    606
D     69
dtype: int64

我的最佳尝试：

func = lambda a: np.full(a.shape[1], np.sum(a.values))
df.groupby(groups, axis=1).apply(func)

0    [606, 606]
1          [60]
2          [69]
dtype: object

（在本例中，应用函数在组内返回相等的值，但在实际情况下不能保证这一点）

我看不出如何使用分组语法来实现这一点，除非我遗漏了一些东西。谁能帮帮忙，谢谢

试试这个：

将numpy导入为np
作为pd进口熊猫
组=[0,1,0,2]
df=pd.DataFrame（{'A'：[1,2,3]，
“B”：[10,20,30]，
‘C’：[100200300]，
"D":[12,23,34]}
temp=df.apply（sum.）to_frame（）
temp.index=pd.MultiIndex.from_数组(
np.堆栈（[临时索引，组]），
名称=（“df列”、“组”）
)
temp_filter=temp.groupby（级别=1）.agg（总和）
结果=临时联接（临时过滤器，rsuffix='0'）\
设置索引（临时索引获取级别值（0））[“00”]
#df列
#A 606
#B 60
#C606
#D 69
#名称：00，数据类型：int64

对于该示例，您希望的输出是什么？