Python 对多索引数据帧中的行求和

我有一个带有多索引的熊猫数据帧

             A         B
year  age  
1895   0     10        12
1895   1     13        14
...
1965   0     34        45
1965   1     41        34
      ...
1965  50     56        22
1966   0     10        34
...

我想为A列（和B列）求两个值（例如10和20）之间的所有年龄总和。我玩了一会儿.xs，例如

pops.xs(20, level='age')

给出了每年20岁的所有年龄，但我无法得到多个年龄的数据（和总和）

对于0和1，我想得到

有没有关于优雅（高效）的方法的建议

          A         B
year    
1895      23        26
...
1965      75        79
...

用于选择每个第一级

年份的
sum
：

print (df)
           A   B
year age        
1895 8    10  12
     12   13  14
1965 0    34  45
     14   41  34
     12   56  22
1966 0    10  34

df = df.query('10 <= age <= 20').sum(level=0)
print (df)
       A   B
year        
1895  13  14
1965  97  56

您可以使用
loc
和
slice
选择所需DF的部分，例如：

df.loc[(slice(None),slice(10,20)),:].sum(level=0)

其中
（切片（无），切片（10,20））
允许您保留10到20岁之间所有年龄段的所有索引
df.sum（level=0）
i = df.index.get_level_values('age')
print (i)
Int64Index([8, 12, 0, 14, 12, 0], dtype='int64', name='age')

df = df[(i >= 10) & (i <= 20)].sum(level=0)
print (df)
       A   B
year        
1895  13  14
1965  97  56

df.loc[(slice(None),slice(10,20)),:].sum(level=0)