Python 数据帧中第二级多索引的和值

我有一个pandas

DataFrame

，多索引为

'country ID'

和

'country'

。有一个

'Workforce'

列，我需要对该列中的所有值求和，然后将其添加到

数据框中的另一列中，但我只需要对每个级别中的值求和。然而，我一直无法让熊猫以这种方式来计算

我尝试了很多不同的方法，包括让其他
DataFrame
s对每个索引求和，然后重新添加到另一个
DataFrame
。我也尝试过循环，但无法将列中的所有值相加

我的数据框如下所示：

'TOTAL WORKFORCE'
是一个虚拟列，我将其添加为
int64
，这样我就可以根据我需要的总和在其中放置一个数值

我想计算所有劳动力数量，并将每个县的劳动力数量相加，结果如下：

*COUNTY ID*   *COUNTY*             INDUSTRY  WORKFORCE  TOTAL WORKFORCE
12001      |  Alachua County, FL    Retail     25329        48243
           |  Alachua County, FL    Health     22914        48243
8013       |  Boulder County, CO    Education  24123        43601
           |  Boulder County, CO    Finance    19478        43601

任何帮助都很好，谢谢
 A
groupby
在
level=0
上，使用
sum
进行转换时应：

df['TOTALWORKFORCE'] = df.groupby(level=0).WORKFORCE.transform('sum')

更简短的版本：

df['TOTALWORKFORCE'] = df.sum(level=0).WORKFORCE

编辑：
分配给

df['TOTALWORKFORCE']

正如正确提到的那样，将不起作用。因此，该解决方案只能对每个国家进行求和，而不需要将赋值返回到原始数据帧

谢谢你的评论
 太棒了，非常感谢你！工作完美我不认为列分配会工作，因为汇总的数据集有不同的索引
df['TOTALWORKFORCE']