使用Pandas在數據透視表上運行groupby

Question

我有一個數據透視表，如下所示：

In [41]: counts
Out[41]: 
SourceColumnID                    3029903181  3029903182  3029903183  3029903184  ResponseCount
ColID      QuestionID RowID                                                                    
3029903193 316923119  3029903189         773         788         778         803           3142
3029903194 316923119  3029903189         766         799         782         773           3120

[2 rows x 5 columns]

並且我試圖弄清楚如何對RowID進行分組，以便獲得每個RowID的每一列的總計數（在這種情況下，由於2在同一個rowid中，因此將它們全部相加）。

這是數據透視表索引：

In [42]: counts.index
Out[42]: 
MultiIndex(levels=[[3029903193, 3029903194], [316923119], [3029903189]],
           labels=[[0, 1], [0, 0], [0, 0]],
           names=[u'ColID', u'QuestionID', u'RowID'])

Answer 1

您需要對'RowID'進行分組。 由於它是MultiIndex上的級別，因此您可以將'RowID'傳遞給level關鍵字。

In [5]: df.groupby(level='RowID').sum()
Out[5]: 
            3029903181  3029903182  3029903183  3029903184  ResponseCount
RowID                                                                    
3029903189        1539        1587        1560        1576           6262