如何在熊貓中按索引和列分組

Question

假設我有一個簡單的數據框，該數據框具有一個日期時間的索引和三列-一列是值，一列是匯總指示器，最后一列是唯一標識符。 索引在整個數據框中不是唯一的，因為它在指標的多個實例上重復。 即它看起來像這樣：

index, val, aggregating indicator, unique_ref
1-Jan, 1, set_a,r1
2-Jan, 2, set_a,r2
1-Jan, 3, set_a,r3
2-Jan, 4, set_a,r4
1-Jan, 5, set_b,r5
2-Jan, 6, set_b,r6

是否可以通過索引以及aggregating_indicator匯總（一步）val和group？

即我想要的結果是

index, sum, aggregating_indicator
1-Jan, 4, set_a // ie 1+3
2-Jan, 6, set_a // ie 2+4
1-Jan, 5, set_b
2-Jan, 6, set_b

分兩步來做就可以了...但是我想知道是否有可能以一種簡潔的方式來做。

Answer 1

您可以這樣做：

>>> df.reset_index().groupby(['index','aggregating indicator'])['val'].sum().reset_index()
   index aggregating indicator  val
0  1-Jan                 set_a    4
1  1-Jan                 set_b    5
2  2-Jan                 set_a    6
3  2-Jan                 set_b    6