パンダでgroupbyの後にMultiIndex列にアクセスするには？単一インデックスデータフレームで

Question

、列はオブジェクトによってグループ内に用意されています

df1 = pd.DataFrame({'a':[2,2,4,4], 'b': [5,6,7,8]}) 
df1.groupby('a')['b'].sum() -> 

a 
2 11 
4 15 

しかし、マルチインデックスのデータフレームにレベルによってグループ化していないとき、列はオブジェクト

によってグループにアクセスできなくなります

df = pd.concat([df1, df1], keys=['c', 'd'], axis=1) 
df -> 

    c  d 
    a b a b 
0 2 5 2 5 
1 2 6 2 6 
2 4 7 4 7 
3 4 8 4 8 

df.groupby([('c','a')])[('c','b')].sum() -> 
KeyError: "Columns not found: 'b', 'c'" 

回避策として、これはうまくいきますが、cpython化されたアグリゲータを使用していないので効率的ではありません。

df.groupby([('c','a')]).apply(lambda df: df[('c', 'b')].sum()) 

私が逃したgroupbyオブジェクトのMultiIndex列にアクセスする方法はありますか？私はカンマなしで、パンダはちょうど別の項目としてそれらを解釈していることを推測している

df.groupby([('c','a')])[('c','b'),].sum() 

：

Answer 1

あなた('c','b')タプルの後にコンマを追加するには、動作するようです。

Answer 2

多分これは、構文の説明に役立ちます： `df.groupby（[（ 'C'、」：あなたの`（ 'C'、 'B'）は `タプルが動作しているようです後

df.groupby([('c','a')]).sum() 

     c d  
     b a b 
(c, a)   
2  11 4 11 
4  15 8 15 

df.groupby([('c','a')])[('c','b'),('d','b')].sum() 

     c d 
     b b 
(c, a)   
2  11 11 
4  15 15