df.groupby(pd.Grouper(level=1)).sum() 在 Python 中的作用是根据 DataFrame 的某一索引级别进行分组，并计算每个分组的总和。具体来说：
-
df.groupby(...)：这是 pandas 的分组操作，按照指定的规则将 DataFrame 分组。 -
pd.Grouper(level=1)：这里的pd.Grouper用来指定按索引的某一层级进行分组。level=1表示按索引的第二级进行分组。索引层级是从 0 开始的，所以level=1指的是第二个索引级别。 -
.sum()：在分组后，使用.sum()来计算每个分组中所有数值型列的和。
示例：
假设你有一个具有多级索引的 DataFrame，像这样：
import pandas as pd# 创建一个带有多级索引的示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],'B': [6, 7, 8, 9, 10]
}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('2021-01-01', 'X'),('2021-01-01', 'Y'),('2021-01-02', 'X'),('2021-01-02', 'Y'),('2021-01-03', 'X')
], names=['Date', 'Group'])df = pd.DataFrame(data, index=index)
print(df)
输出将是：
A B
Date Group
2021-01-01 X 1 6Y 2 7
2021-01-02 X 3 8Y 4 9
2021-01-03 X 5 10
当你执行 df.groupby(pd.Grouper(level=1)).sum() 时：
result = df.groupby(pd.Grouper(level=1)).sum()
print(result)
结果将会是：
A B
Group
X 9 24
Y 6 16
解释：
- 这里 DataFrame 根据
Group索引级别进行分组。 - 然后，
A和B列的数值在每个分组内被求和。X组的和是A=9和B=24，Y组的和是A=6和B=16。
)