カスタムMultiIndex
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とのレベルを作成し、割り当てることができます。
お知らせ:
TypeError: Cannot compare type 'Timestamp' with type 'str'
df = pd.DataFrame({'house':list('aaaaabbbbb'),
'date':['2015-01-01'] * 3 + ['2015-01-02'] * 2 +
['2015-01-01'] * 3 +['2015-01-02'] * 2,
'currency':['USD'] * 3 + ['NK'] * 2 + ['USD'] * 3 +['NK'] * 2,
'Quantity':[1,3,5,7,1,0,7,2,3,9],
'Money':[5,3,6,9,2,4,7,2,3,9],
'Cost':[5,3,6,9,2,4,7,2,3,9],
'family name':list('aabbccaabb')})
print (df)
Cost Money Quantity currency date family name house
0 5 5 1 USD 2015-01-01 a a
1 3 3 3 USD 2015-01-01 a a
2 6 6 5 USD 2015-01-01 b a
3 9 9 7 NK 2015-01-02 b a
4 2 2 1 NK 2015-01-02 c a
5 4 4 0 USD 2015-01-01 c b
6 7 7 7 USD 2015-01-01 a b
7 2 2 2 USD 2015-01-01 a b
8 3 3 3 NK 2015-01-02 b b
9 9 9 9 NK 2015-01-02 b b
#convert only for subtotal - join with empty strings
df['date'] = df['date'].astype(str)
table = pd.pivot_table(df, values= ['Quantity', 'Money', 'Cost'],
index=['house','date', 'currency', 'family name'],
fill_value=0,
aggfunc=np.sum)
print (table)
Cost Money Quantity
house date currency family name
a 2015-01-01 USD a 8 8 4
b 6 6 5
2015-01-02 NK b 9 9 7
c 2 2 1
b 2015-01-01 USD a 9 9 9
c 4 4 0
2015-01-02 NK b 12 12 12
tablesum = table.groupby(level='house').sum()
tablesum.index = pd.MultiIndex.from_arrays([tablesum.index.get_level_values(0)+ '_sum',
len(tablesum.index) * [''],
len(tablesum.index) * [''],
len(tablesum.index) * ['']])
print (tablesum)
Cost Money Quantity
a_sum 25 25 17
b_sum 25 25 21
print (tablesum.index)
MultiIndex(levels=[['a_sum', 'b_sum'], [''], [''], ['']],
labels=[[0, 1], [0, 0], [0, 0], [0, 0]])
df = pd.concat([table, tablesum]).sort_index(level=0)
print (df)
Cost Money Quantity
house date currency family name
a 2015-01-01 USD a 8 8 4
b 6 6 5
2015-01-02 NK b 9 9 7
c 2 2 1
a_sum 25 25 17
b 2015-01-01 USD a 9 9 9
c 4 4 0
2015-01-02 NK b 12 12 12
b_sum 25 25 21
はあなたには、いくつかを提供することができ:セカンドレベル
date
も、他の文字列との連結を得るために、文字列に変換する必要があります何が起きているのかをテストするためのデータ? –回答を完全に編集しています。確認してください。 – jezrael