对多索引熊猫数据帧上的重复行求和

您可以将索引的第二级设置为 CategoricalIndex 当你使用 groupby 它将包括所有类别。

df.index.set_levels(pd.CategoricalIndex(df.index.levels[1]), 1, inplace=True)
df.groupby(level=[0, 1]).sum().fillna(0, downcast='infer')

              volume1  volume2
year product                  
2010 A             17       15
     B              7        7
     C              0        0
2011 A             10       10
     B              7        6
     C              5        5

使用 sum 具有 unstack 和 stack :

df = df.sum(level=[0,1]).unstack(fill_value=0).stack()
#same as
#df = df.groupby(level=[0,1]).sum().unstack(fill_value=0).stack()

替换为 reindex :

df = df.sum(level=[0,1])
#same as
#df = df.groupby(level=[0,1]).sum()
mux = pd.MultiIndex.from_product(df.index.levels, names = df.index.names)
df = df.reindex(mux, fill_value=0)

备选方案1,谢谢@Wen:

df = df.sum(level=[0,1]).unstack().stack(dropna=False) 

print (df)
              volume1  volume2
year product                  
2010 A             17       15
     B              7        7
     C              0        0
2011 A             10       10
     B              7        6
     C              5        5