将多索引添加到pandas dataframe，它是相同的dataframe值的总和

在Pandas中，可以通过将多个索引添加到DataFrame来获得相同值的总和。多索引允许在DataFrame中使用多个层次结构的索引，以便更方便地进行数据处理和分析。

首先，我们需要导入Pandas库并创建一个示例DataFrame：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': [5, 6, 7, 8],
        'C': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始DataFrame：")
print(df)

输出结果为：

原始DataFrame：
   A  B   C
0  1  5   9
1  2  6  10
2  3  7  11
3  4  8  12

接下来，我们可以使用groupby函数将多个索引添加到DataFrame，并计算相同值的总和：

# 将多索引添加到DataFrame，并计算相同值的总和
df_sum = df.groupby(['A', 'B']).sum()
print("\n添加多索引并计算总和：")
print(df_sum)

输出结果为：

添加多索引并计算总和：
     C
A B   
1 5   9
2 6  10
3 7  11
4 8  12

在上面的代码中，我们使用groupby函数并传入要进行分组的列名列表，即['A', 'B']。然后，我们使用sum函数计算相同值的总和。最终，得到的df_sum是一个具有多层次索引的DataFrame，其中包含每个组的总和值。

总结一下，将多索引添加到Pandas DataFrame可以通过groupby函数进行操作，以实现相同值的总和计算。这种方法可以帮助我们更好地理解和分析数据。如果需要更多关于Pandas的使用和其他功能的了解，可以参考腾讯云提供的Pandas文档和教程：

• Pandas文档
• Pandas教程