如何添加多级列并创建新列？答案

【问题标题】：How to add Multilevel Columns and create new column?如何添加多级列并创建新列？
【发布时间】：2022-07-19 00:40:27
【问题描述】：

我正在尝试在我的数据框中创建一个“总计”列

idx = pd.MultiIndex.from_product([['Room 1','Room 2', 'Room 3'],['on','off']])
df = pd.DataFrame([[1,4,3,6,5,15], [3,2,1,5,1,7]], columns=idx)

我的数据框

    Room 1  Room 2  Room 3
    on  off on  off on  off
0   1   4   3   6   5   15
1   3   2   1   5   1   7

对于每个房间，我想创建一个总列，然后创建一个 on% 列。

我尝试了以下方法，但是它不起作用。

df.loc[:, slice(None), "total" ] = df.xs('on', axis=1,level=1) + df.xs('off', axis=1,level=1)

【问题讨论】：

遍历每个房间并添加总列？
我想了想，我想知道是否有办法在没有 for 循环的情况下做到这一点。如果一切都失败了，我可以试试。感谢您的建议！

标签： pandas dataframe

【解决方案1】：

Oof 这是一个粗略的，但如果你想避免循环，你可以这样做。值得注意的是，它重新定义了您的 df 两次，因为我需要总列。很抱歉，但这是我能做的最好的了。

df = pd.concat([y.assign(**{'Total {0}'.format(x+1): y.iloc[:,0] + y.iloc[:,1]})for x , y in df.groupby(np.arange(df.shape[1])//2,axis=1)],axis=1)


df = pd.concat([y.assign(**{'Percentage_Total{0}'.format(x+1): (y.iloc[:,0] / y.iloc[:,2])*100})for x , y in df.groupby(np.arange(df.shape[1])//3,axis=1)],axis=1)
print(df)

【讨论】：