如何求和和转置数据框系列

Question

我有一个看起来像这样的数据框：

              M                        V            

     2019-07-11  2019-04-13   2019-07-11  2019-04-14

NI            1           2            4           9

我希望输出仅对 的值求和M，然后分别对 的值求和V，其中每个都作为新行添加到单独的数据帧中，如下所示：

  | Total

----------

M |   3

----------

V |  13

----------

那么我怎样才能分别求和M，V并将每个添加为自己的行呢？

Answer 1

你可以检查sumdf.sum(level=0,axis=1).sum()Out[129]: M     3V    13dtype: int64

Answer 2

使用数据，df 为：            M                     V              2019-07-11 2019-04-13 2019-07-11 2019-04-14NI          1          2          4          9然后你可以使用：df.T.sum(level=0)或者df.groupby(df.columns.get_level_values(0), axis=1).sum().T输出：   NIM   3V  13使用 str get 或 split 对部分列名尝试 groupby by axis=1：df1 = df.set_index('Unnamed: 0')df1.groupby(df1.columns.str[0], axis=1).sum().T或更通用的列中的更多字符df1.groupby(df1.columns.str.split('.').str[0], axis=1).sum().T输出：Unnamed: 0  NIM            3V           13其中 df 是：  Unnamed: 0  M  M.1  V  V.10         NI  1    2  4    9