pandas 數據幀中第二級多索引的總和值

Question

我有一個帶有'County ID'和'County'多索引的DataFrame 。 有一個'Workforce'列，我需要對列中的所有值求和，然后將其添加到DataFrame另一列，但我只需要對每個級別中的值求和。 但是，我一直無法讓熊貓以這種方式求和。

我嘗試了許多不同的事情，包括讓其他DataFrame對每個索引求和，然后重新添加到另一個DataFrame 。 我也嘗試過循環，但無法不將列中的所有值加在一起。

我的數據框如下所示：

*COUNTY ID*   *COUNTY*             INDUSTRY  WORKFORCE  TOTAL WORKFORCE
12001      |  Alachua County, FL    Retail     25329        0
           |  Alachua County, FL    Health     22914        0
8013       |  Boulder County, CO    Education  24123        0
           |  Boulder County, CO    Finance    19478        0
# And so on in that manner 

'TOTAL WORKFORCE'是我作為int64添加的虛擬列，以便我可以在其中放置一個數值作為我需要的總和的結果。

我想把所有的勞動力數量按每個縣加在一起，所以它看起來像這樣：

*COUNTY ID*   *COUNTY*             INDUSTRY  WORKFORCE  TOTAL WORKFORCE
12001      |  Alachua County, FL    Retail     25329        48243
           |  Alachua County, FL    Health     22914        48243
8013       |  Boulder County, CO    Education  24123        43601
           |  Boulder County, CO    Finance    19478        43601

任何幫助都會非常感謝！

Answer 1

level=0上的groupby並使用sum轉換應該執行以下操作：

df['TOTALWORKFORCE'] = df.groupby(level=0).WORKFORCE.transform('sum')

Answer 2

一個更短的版本：

df['TOTALWORKFORCE'] = df.sum(level=0).WORKFORCE

編輯：分配給

df['TOTALWORKFORCE']

不會工作，正如馬克王正確提到的那樣。 所以這個解決方案只能對每個國家進行求和，而沒有分配回原始數據幀。

感謝您的評論！