使用多索引计算表中的小计

Question

我在数据框中有以下原始数据：

   BROKER    VENUE  QUANTITY
0  BrokerA  Venue_1       300
1  BrokerA  Venue_2       400
2  BrokerA  Venue_2      1400
3  BrokerA  Venue_3       800
4  BrokerB  Venue_2       500
5  BrokerB  Venue_3      1100
6  BrokerC  Venue_1      1000
7  BrokerC  Venue_1      1200
8  BrokerC  Venue_2     17000

我想对数据做一些总结，看看每个经纪人向每个场馆发送了多少数据，所以我创建了一个pivot_表：

pt = df.pivot_table(index=['BROKER', 'VENUE'], values=['QUANTITY'], aggfunc=np.sum)

结果如预期：

                 QUANTITY
BROKER  VENUE            
BrokerA Venue_1     300.0
        Venue_2    1800.0
        Venue_3     800.0
BrokerB Venue_2     500.0
        Venue_3    1100.0
BrokerC Venue_1    2200.0
        Venue_2   17000.0

我还想知道每个经纪人总共收到了多少钱。并显示在同一张表中。我可以通过键入df.groupby('BROKER').sum()来获得这些信息，但是如何将其作为名为BROKER_TOTAL的列添加到透视表中呢

注意：这个问题类似，但似乎是在一个旧版本上，我最好的猜测是根据我的情况调整它，但没有成功：Pandas Pivot tables row subtotals

Answer 1

您可以为df1创建^{}，^{}它到pt和最后一个^{}：

df1 = df.groupby('BROKER').sum()
df1.index = pd.MultiIndex.from_arrays([df1.index + '_total', len(df1.index) * ['']])
print (df1)
                QUANTITY
BrokerA_total       2900
BrokerB_total       1600
BrokerC_total      19200

print (pd.concat([pt, df1]).sort_index())
                       QUANTITY
BROKER        VENUE            
BrokerA       Venue_1       300
              Venue_2      1800
              Venue_3       800
BrokerA_total              2900
BrokerB       Venue_2       500
              Venue_3      1100
BrokerB_total              1600
BrokerC       Venue_1      2200
              Venue_2     17000
BrokerC_total             19200