Pandas中的數據透視表小計

Question

我有以下數據：

Employee    Account Currency    Amount  Location
Test 2      Basic   USD         3000    Airport
Test 2      Net     USD         2000    Airport
Test 1      Basic   USD         4000    Town
Test 1      Net     USD         3000    Town
Test 3      Basic   GBP         5000    Town
Test 3      Net     GBP         4000    Town

我可以通過執行以下操作來設法轉動：

import pandas as pd
table = pd.pivot_table(df, values=['Amount'], index=['Location', 'Employee'], columns=['Account', 'Currency'], fill_value=0, aggfunc=np.sum, dropna=True)

輸出：

                      Amount                  
Account            Basic         Net      
Currency             GBP   USD   GBP   USD
Location Employee                         
Airport  Test 2        0  3000     0  2000
Town     Test 1        0  4000     0  3000
         Test 3     5000     0  4000     0

如何按位置實現小計，然后在底部實現最終總計。 期望的輸出：

                  Amount                  
Account            Basic         Net      
Currency             GBP   USD   GBP   USD
Location Employee                         
Airport  Test 2        0  3000     0  2000
Airport  Total            3000     0  2000  
Town     Test 1        0  4000     0  3000
         Test 3     5000     0  4000     0
Town Total          5000  4000  4000  3000
Grand Total         5000  7000  4000  5000

我嘗試了以下內容 。 但它沒有提供所需的輸出。 謝謝。

Answer 1

您的數據透視表

table = pd.pivot_table(df, values=['Amount'],
                       index=['Location', 'Employee'],
                       columns=['Account', 'Currency'],
                       fill_value=0, aggfunc=np.sum, dropna=True, )
print(table)

                  Amount                  
Account            Basic         Net      
Currency             GBP   USD   GBP   USD
Location Employee                         
Airport  Test 2        0  3000     0  2000
Town     Test 1        0  4000     0  3000
         Test 3     5000     0  4000     0

---

pandas.concat

pd.concat([
    d.append(d.sum().rename((k, 'Total')))
    for k, d in table.groupby(level=0)
]).append(table.sum().rename(('Grand', 'Total')))


                  Amount                  
Account            Basic         Net      
Currency             GBP   USD   GBP   USD
Location Employee                         
Airport  2             0  3000     0  2000
         Total         0  3000     0  2000
Town     1             0  4000     0  3000
         3          5000     0  4000     0
         Total      5000  4000  4000  3000
Grand    Total      5000  7000  4000  5000

---

老答案

為了后代

建立小計

tab_tots = table.groupby(level='Location').sum()
tab_tots.index = [tab_tots.index, ['Total'] * len(tab_tots)]
print(tab_tots)

               Amount                  
Account         Basic         Net      
Currency          GBP   USD   GBP   USD
Location                               
Airport  Total      0  3000     0  2000
Town     Total   5000  4000  4000  3000

---

全部一起

pd.concat(
    [table, tab_tots]
).sort_index().append(
    table.sum().rename(('Grand', 'Total'))
)

Answer 2

這是一個雙線應該工作。 所述loc方法允許通過它們的索引子集划分的行中，由於有一個多指標，我喂loc用於在左手側上的行的插入點的元組。 使用沒有元組的'Town'，拉出索引的所有相應級別。

在第二行中，我必須從sum刪除DataFrame的最后一行，並使用其shape屬性執行此操作。

In[1]:
table.loc[('Town Total', ''),:] = table.loc['Town'].sum()
table.loc[('Grand Total', ''),:] = table.iloc[:(table.shape[0]-1), :].sum()

In[2]:
table

Out[2]: 
                     Amount                  
Account               Basic         Net      
Currency                GBP   USD   GBP   USD
Location    Employee                         
Airport     2             0  3000     0  2000
Town        1             0  4000     0  3000
            3          5000     0  4000     0
Town Total             5000  4000  4000  3000
Grand Total            5000  7000  4000  5000