Python 对数据帧每行的列求和，并在多级索引数据帧中添加新列

我试图对多级数据帧上每行的列求和，并将计算出的值添加到一个新列上

我使用的数据集是seaborn库中的'flights'数据集

作为pd进口熊猫
进口海运
#从seaborn库加载数据集
flights=seaborn.load_数据集（“flights”）
# !!!编辑-我添加了这一行，因为它丢失了！！！
#为加载的数据帧设置索引
航班索引=航班。设置航班索引（['年'，'月']）
#取消对dataframe的堆栈并为每个月创建列
flights\u unstacked=已索引的航班。unstack（）
#计算每行的和
sum\u行=未堆叠的航班。sum（轴=1）
求和行整形=求和行值整形（12,1）
###将每行的总和放入新列中###
未列舱位的航班【乘客】、【总计】=总计行
#或者，
航班未加包装[‘乘客’，‘总数]=总数(行)

上述两种方法返回：

TypeError:无法将项插入到尚未存在类别的CategoricalIndex中

有人能帮忙吗

# Unstack the dataframe and create columns for each months
flights_unstacked = flights_indexed.unstack()

上面的行将只创建一列432行。您正在尝试创建两列吗？此外，数据有3列，即年、月和乘客。年和乘客有int值，而月在字符串中有月的名称。取消堆叠将导致您在

航班中有几个月的时间\u取消堆叠

，因此您可能不得不放弃它。您真的需要取消数据集的堆栈吗？此外，如果你能发布你想要的结果，这将有助于更好地理解和回答你的问题

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上面的行将只创建一列432行。您正在尝试创建两列吗？此外，数据有3列，即年、月和乘客。年和乘客有int值，而月在字符串中有月的名称。取消堆叠将导致您在

航班中有几个月的时间\u取消堆叠

，因此您可能不得不放弃它。您真的需要取消数据集的堆栈吗？此外，如果你能发布你想要的结果，更好地理解和回答你的问题将是有帮助的

问题源于你的月份栏的数据类型，即“类别”。您应该将其转换为“str”类型。那么您的代码应该可以正常工作：

import seaborn
df = seaborn.load_dataset('flights')
print(df.dtypes)
df['month'] = df['month'].astype(str)
df.set_index(['year', 'month'], inplace=True)
months = df.index.unique(1)
df_unstacked = df.unstack()
# order of months is lost when using unstack, hence reindex
df_unstacked = df_unstacked.reindex(months, axis=1, level=1)
df_unstacked['passengers', 'sum'] = df_unstacked.sum(1)

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问题源于月份列的数据类型，即“类别”。您应该将其转换为“str”类型。那么您的代码应该可以正常工作：

import seaborn
df = seaborn.load_dataset('flights')
print(df.dtypes)
df['month'] = df['month'].astype(str)
df.set_index(['year', 'month'], inplace=True)
months = df.index.unique(1)
df_unstacked = df.unstack()
# order of months is lost when using unstack, hence reindex
df_unstacked = df_unstacked.reindex(months, axis=1, level=1)
df_unstacked['passengers', 'sum'] = df_unstacked.sum(1)

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flights\u索引的

变量从未定义？你确定这是完整的密码吗？很抱歉。我错过了一行。。。我现在已经修改了原始代码。

flights\u索引的

变量从未定义？你确定这是完整的密码吗？很抱歉。我错过了一行。。。我现在已经修改了原代码。