删除熊猫数据透视表中的总和列，但保留该行答案

【问题标题】：Dropping the sum column in pandas pivot table, but keeping the row删除熊猫数据透视表中的总和列，但保留该行
【发布时间】：2021-05-12 05:32:53
【问题描述】：

所以我有一个 pandas 数据透视表，我想将列的总和保留在底部（所以总和行）。但是，当我说 margins=True 并且我不想要那个时，还会添加一列。

我已尝试删除该列，但从多索引表中删除一列只会导致错误。如果我做 drop('All', axis=1)，它会显示 KeyError: 'All'，如果我做 axis=0，它会去掉底部的总数（我想要的）。

artist_table = pd.pivot_table(total_df,
                              values=['Records Created', 
                                      'Tickets Sold'],
                              index=['artist name',
                                     'artist id'],
                              columns=['date'],
                              aggfunc=np.sum,
                              fill_value=0,
                              margins=True)

我想要的是：

                                 Leads Created       Revenue     
 date                             6/1                 6/2                                        
    artist_id    artist_name      
    XXX           YYY            x                   y            
    AAA           BBB            a                   b            
    All                         (x+a)             (y+b)

我现在拥有的是：

                                Leads Created       Revenue     
date                              6/1                 6/2           All                                
artist_id    artist_name      
    XXX           YYY              x                   y          (x+y)
    AAA           BBB              a                   b          (a+b)
    All                           (x+a)             (y+b)

我希望右边的 All（行的总和）消失。有人可以帮忙吗？提前谢谢！

【问题讨论】：

获得artist_table中的数据后，可以使用artist_table = artist_table.drop("All", axis=1)吗？
在pivot_table 命令的右侧添加.drop('All', 1)
看到这个帖子：stackoverflow.com/questions/13411544/…
您好，感谢您的回复……不幸的是，这不起作用。我没有将整个表格都放在帖子中，但我添加了它，以便您更好地了解我正在使用的内容。
您有没有想出解决方案？删除 All 列让我发疯，而且我也不需要像您那样的 All 行。但是，如果我设置 margins=False，它出于某种原因搞砸了我的 dropna=True，因为我的结果表显示了 NAN。我设置了 margins=True 并且 NAN 消失了，但是我得到了一个我不想要的 All 列。很奇怪。

标签： python pandas

【解决方案1】：

我最终使用此处建议的替代选项将数据透视表转换为数据框：

transform pandas pivot table to regular dataframe

...然后从该新数据框中删除“全部”列。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以通过以下方式交换标题级别

artist_table=artist_table.swaplevel(0,1,axis=1).sort_index(axis=1)

然后删除“全部”列

artist_table.drop("All", axis=1)

然后你可以换回关卡

artist_table=artist_table.swaplevel(0,1,axis=1).sort_index(axis=1)

【讨论】：