是的,可以使用Pandas库中的groupby()函数来实现对数据帧中索引级别的求和,并保留重复的索引级别。groupby()函数用于按照指定的索引级别或列进行分组,并对分组后的数据进行聚合操作。
下面是一个示例代码,演示了如何使用groupby()函数对数据帧中的索引级别进行求和:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'Index1'), ('Group1', 'Index2'), ('Group2', 'Index1'), ('Group2', 'Index2'), ('Group2', 'Index3')])
df = pd.DataFrame(data, index=index)
# 对索引级别进行求和,并保留重复的索引级别
sum_df = df.groupby(level=0).sum()
print(sum_df)
输出结果为:
A B
Group1 3 30
Group2 12 120
在上述示例中,我们创建了一个包含多级索引的数据帧df。然后,使用groupby()函数按照第一级索引('Group1'和'Group2')进行分组,并对分组后的数据进行求和操作。最后,得到了一个新的数据帧sum_df,其中保留了重复的索引级别,并计算了每个组的求和结果。
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