Python 我的数据帧有多个索引，如何计算一个级别的总和？
Python 我的数据帧有多个索引，如何计算一个级别的总和？,python,dataframe,Python,Dataframe,大家好，我想根据年份计算暴力类型的总和。例如，计算2013年暴力类型的总计数，即18728+121662+1035。但是我不知道当有多个索引时如何选择数据。如有任何建议，将不胜感激。谢谢。中的级别参数就是您要查找的 级别int、级别名称或其顺序，默认为无 如果轴是多索引（分层），则按特定级别分组 要回答您的问题，您只需要： df.groupby（level=[0,1]）.sum（） #或 df.groupby（级别=['地区'，'年]）.sum（） 见效 将熊猫作为pd导入 iterables
大家好，我想根据
年份计算暴力类型的总和。例如，计算2013年暴力类型的总计数，即18728+121662+1035
。但是我不知道当有多个索引时如何选择数据。如有任何建议，将不胜感激。谢谢。中的级别
参数就是您要查找的
级别int、级别名称或其顺序，默认为无
如果轴是多索引（分层），则按特定级别分组
要回答您的问题，您只需要：
df.groupby（level=[0,1]）.sum（）
#或
df.groupby（级别=['地区'，'年]）.sum（）
见效
将熊猫作为pd导入
iterables=[[001]、[2013、2014]、[Hazardous]、[Non-Violent]、[Violent']
index=pd.MultiIndex.from_产品（iterables，name=[‘地区’、‘年份’、‘暴力类型’]））
df=pd.DataFrame（列表（范围（0，len（index））），index=index，columns=['count']））
'''
打印（df）
计数
地区年暴力类型
001 2013危险0
非暴力1
暴力2
2014年危险3
非暴力4
暴力的5
SST 2013危险6
非暴力7
暴力的8
2014年危险9
非暴力10
暴力的11
'''
打印（df.groupby（level=[0,1]）.sum（））
'''
计数
地区年
001 2013 3
2014 12
SST 2013 21
2014 30
'''
打印（df.groupby（级别=['地区'，'年份]）.sum（））
'''
计数
地区年
001 2013 3
2014 12
SST 2013 21
2014 30
'''
谢谢您的帮助，先生。我还有一个问题，如何根据地区和年份计算每种暴力类型的百分比？我试图df['count']/df.groupby（level=['district'，'year']）.sum（），但得到一个错误，说它们有不同的索引。@MaverickSaucedf.groupby（level=[0，1]）。apply（lambda x:x/x['count'].sum（））
。