Python Pandas将特定函数应用于给定级别的多索引DataFram

Question

我有一个多索引数据帧，我希望应用一些计算只在向量分配给我的一个水平。在

使用以下代码：

import pandas as pd
import datetime
ticker_date = [('US',datetime.date.today()-datetime.timedelta(3)),
('US',datetime.date.today()-datetime.timedelta(2)),
('US',datetime.date.today()-datetime.timedelta(1)),
('EU',datetime.date.today()-datetime.timedelta(3)),
('EU',datetime.date.today()-datetime.timedelta(2)),
('EU',datetime.date.today()-datetime.timedelta(1))]
index_df = pd.MultiIndex.from_tuples(ticker_date)
example = pd.DataFrame([12.2,12.5,12.6,15.1,15.3,15],index_df,['value'])

输出如下：

我希望计算我的数据的复合和，得到这个特定的输出。例如，对我们来说。12.2，然后是12.2+12.5然后是12.2+12.5+12.6

Answer 1

似乎您想要一个groupby（沿着0^第级）+cumsum-

df.groupby(level=0).cumsum()

               value
US 2017-12-11   12.2
   2017-12-12   24.7
   2017-12-13   37.3
EU 2017-12-11   15.1
   2017-12-12   30.4
   2017-12-13   45.4