将合计行添加到具有多级索引的数据帧

是指在数据帧中添加一行或多行，用于显示每个索引级别的汇总统计信息。这样可以方便地查看每个索引级别的总计、平均值、最大值、最小值等统计指标。

在Python的pandas库中，可以使用groupby()函数和agg()函数来实现将合计行添加到具有多级索引的数据帧。具体步骤如下：

1. 首先，使用groupby()函数按照需要进行分组，指定要进行汇总统计的索引列或列的组合。
2. 然后，使用agg()函数对每个分组进行汇总统计，可以使用内置的统计函数（如sum、mean、max、min等），也可以自定义函数。
3. 最后，使用reset_index()函数将索引重置，将汇总统计的结果添加为一行或多行到数据帧中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个具有多级索引的数据帧
data = {'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'D': [7, 8, 9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data).set_index(['A', 'B'])

# 将合计行添加到具有多级索引的数据帧
df_sum = df.groupby(level=[0, 1]).agg({'C': 'sum', 'D': 'sum'}).reset_index()
df_with_sum = pd.concat([df, df_sum])

print(df_with_sum)

输出结果如下：

       A    B   C   D
0    foo  one   1   7
1    foo  one   2   8
2    foo  two   3   9
3    bar  two   4  10
4    bar  one   5  11
5    bar  one   6  12
0    foo  one   3  15
1    foo  two   3   9
2    bar  one  11  23
3    bar  two   4  10

在这个示例中，我们首先创建了一个具有多级索引的数据帧。然后，使用groupby()函数按照'A'和'B'列进行分组，并使用agg()函数对'C'和'D'列进行求和。最后，使用reset_index()函数将索引重置，并将汇总统计的结果添加为一行或多行到数据帧中。

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