Python 基于其他列的值在多索引dataframe中创建新列的简单方法

我有多索引数据帧：

df=pd.DataFrame(np.zeros((2,4)))
df.columns=pd.MultiIndex.from_arrays([['a','a','b','b'],[1,2,1,2]])
df['a']=10
df['b']=20

   a       b   
   1  2    1  2
0  10  10  20  20
1  10  10  20  20

我想创建一个新的高层列，它是“a”和“b”的总和，即

通缉结果：

   a       b      c   
   1  2    1  2   1  2  
0  10  10  20  20 30 30
1  10  10  20  20 30 30

理想情况下，我想写一些类似于

df['c']=df['a']+df['b'] 

---

但是它在多索引数据帧中不起作用

我假设在添加列值时，您的意思是“b”而不是“c”。 检查问题，它可能会有所帮助。

最简单的是使用和：

另一个解决方案包括和：

---

第一个解决方案非常简单。是的，可能会慢一点，因为要重塑形状@耶兹雷尔：祝贺你进入精英100K俱乐部；-）

df = df.stack()
df['c']=df['a']+df['b'] 
df = df.unstack()
print (df)
    a       b       c    
    1   2   1   2   1   2
0  10  10  20  20  30  30
1  10  10  20  20  30  30

df1 = df.a.add(df.b)
#create MultiIndex with c level
df1.columns = [['c'] * len(df1.columns), df1.columns]
print (df1)
    c    
    1   2
0  30  30
1  30  30

df2 = pd.concat([df, df1], axis=1)
print (df2)
    a       b       c    
    1   2   1   2   1   2
0  10  10  20  20  30  30
1  10  10  20  20  30  30