具有多索引列的 Pandas groupby

Question

我的目标，我期望实现它的方式，以及会发生什么

我正在尝试对具有多索引列的 DataFrame 进行分组，使用系列（没有多索引）作为分组依据的输入。具体来说，给出下面的 DataFrame

>>> df
            X        Y      
            A  B  C  A  B  C
2020-01-01  9  1  2  1  6  5
2020-01-02  5  7  8  0  6  9
2020-01-03  6  3  4  8  6  1
2020-01-06  0  0  9  0  5  1
2020-01-07  8  7  4  8  3  1

以及代表组的系列

>>> groups
A    D
B    D
C    E
dtype: object

我尝试运行以下命令

>>> df.groupby(groups, axis=1, level=1).sum()

并期望得到

             X      Y   
             D  E   D  E
2020-01-01  10  2   7  5
2020-01-02  12  8   6  9
2020-01-03   9  4  14  1
2020-01-06   0  9   5  1
2020-01-07  15  4  11  1

但是我收到以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/home/zak/anaconda3/envs/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/frame.py", line 6717, in groupby
    return DataFrameGroupBy(
  File "/home/zak/anaconda3/envs/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/groupby/groupby.py", line 560, in __init__
    grouper, exclusions, obj = get_grouper(
  File "/home/zak/anaconda3/envs/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/groupby/grouper.py", line 828, in get_grouper
    Grouping(
  File "/home/zak/anaconda3/envs/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/groupby/grouper.py", line 485, in __init__
    ) = index._get_grouper_for_level(self.grouper, level)
  File "/home/zak/anaconda3/envs/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/indexes/multi.py", line 1487, in _get_grouper_for_level
    grouper = level_values.map(mapper)
  File "/home/zak/anaconda3/envs/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/indexes/base.py", line 5098, in map
    new_values = super()._map_values(mapper, na_action=na_action)
  File "/home/zak/anaconda3/envs/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/base.py", line 937, in _map_values
    new_values = map_f(values, mapper)
  File "pandas/_libs/lib.pyx", line 2467, in pandas._libs.lib.map_infer
TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable

我正在使用Python 3.8.8和Pandas版本1.2.3。

次优解决方案

我发现实现上述目标的一种方法是使用以下代码，但我特别想知道是否有更干净的方法来做到这一点。如果没有，为什么不呢？对我来说，上述尝试是 groupby 方法的预期行为，但我似乎误解了其背后的逻辑。

>>> df, groups = df.align(groups, axis=1, level=1)
>>> df.groupby(groups, axis=1).apply(lambda x: x.sum(axis=1, level=0)).swaplevel(axis=1).sort_index(axis=1)
             X      Y   
             D  E   D  E
2020-01-01  10  2   7  5
2020-01-02  12  8   6  9
2020-01-03   9  4  14  1
2020-01-06   0  9   5  1
2020-01-07  15  4  11  1

Answer 1

您可以在 rename

 的第二级使用 

MultiIndex，然后按两个级别进行聚合：

df = df.rename(columns=groups, level=1).sum(axis=1, level=[0,1])

#working like
#df = df.rename(columns=groups, level=1).groupby(axis=1, level=[0,1]).sum()
print (df)
             X      Y   
             D  E   D  E
2020-01-01  10  2   7  5
2020-01-02  12  8   6  9
2020-01-03   9  4  14  1
2020-01-06   0  9   5  1
2020-01-07  15  4  11  1

---

您的解决方案应该通过 lambda 函数更改，但输出不同：

df = df.groupby(lambda x: groups[x], axis=1, level=1).sum()
print (df)
             D   E
2020-01-01  17   7
2020-01-02  18  17
2020-01-03  23   5
2020-01-06   5  10
2020-01-07  26   5