在 DataFrame 的开头添加 MultiIndex 汇总列

Question

如果我有一个数据框并且我想在开头插入一个汇总列，我可以运行

df.insert(0, 'Average', df.mean(axis='columns')) 

假设我有一个表单的 MultiIndexed 数据框

df = pd.DataFrame()
for l1 in ('a', 'b'):
    for l2 in ('one', 'two'):
        df[l1, l2] = np.random.random(size=5)
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(df.columns, names=['L1', 'L2'])

L1         a                   b          
L2       one       two       one       two
0   0.585409  0.563870  0.535770  0.868020
1   0.404546  0.102884  0.254945  0.362751
2   0.475362  0.601632  0.476761  0.665126 
3   0.926288  0.615655  0.257977  0.668778
4   0.509069  0.706685  0.355842  0.891862

如何将所有one 列和所有two 列的平均值添加到此DataFrame 的前两列并命名为'Average'？

编辑： 预期的输出将是df.mean(level=1, axis=1)，但插入到带有L1 标签'Average' 的帧的前两列。我希望以下内容会起作用：

df.insert(0, 'Average', df.mean(level=1, axis=1))

Answer 1

IIUC，您只需要groupby 计算平均值，然后对结果系列的列进行一些处理：

s = df.groupby(level=1, axis=1).mean()
s.columns = pd.MultiIndex.from_product([['Average'], s.columns])
pd.concat([s, df], 1)

    Average                   a                   b
        one       two       one       two       one       two
0  0.517939  0.713116  0.531990  0.578338  0.503889  0.847894
1  0.571197  0.676809  0.698986  0.425227  0.443409  0.928391
2  0.689653  0.399053  0.843179  0.069174  0.536126  0.728931
3  0.288367  0.197891  0.026974  0.026774  0.549761  0.369009
4  0.449904  0.590919  0.372560  0.556332  0.527247  0.625506