我在数据框中有以下原始数据：
BROKER VENUE QUANTITY
0 BrokerA Venue_1 300
1 BrokerA Venue_2 400
2 BrokerA Venue_2 1400
3 BrokerA Venue_3 800
4 BrokerB Venue_2 500
5 BrokerB Venue_3 1100
6 BrokerC Venue_1 1000
7 BrokerC Venue_1 1200
8 BrokerC Venue_2 17000
我想对数据进行一些汇总，以查看每个经纪人向每个地点发送了多少数据，因此我创建了一个数据透视表：
pt = df.pivot_table(index=['BROKER', 'VENUE'], values=['QUANTITY'], aggfunc=np.sum)
结果，正如预期的那样：
QUANTITY
BROKER VENUE
BrokerA Venue_1 300.0
Venue_2 1800.0
Venue_3 800.0
BrokerB Venue_2 500.0
Venue_3 1100.0
BrokerC Venue_1 2200.0
Venue_2 17000.0
我还想知道每个经纪人总共发送了多少金额。并将其显示在同一张表中。我可以通过输入来获取该信息df.groupby('BROKER').sum()，但是如何将其作为名为 BROKER_TOTAL 的列添加到我的数据透视表中？
注意：这个问题很相似，但似乎是旧版本，我根据我的情况调整它的最佳猜测不起作用：Pandas 数据透视表行小计
您可以创建MultiIndex.from_arrays for df1, concat it to pt最后sort_index:
df1 = df.groupby('BROKER').sum()
df1.index = pd.MultiIndex.from_arrays([df1.index + '_total', len(df1.index) * ['']])
print (df1)
QUANTITY
BrokerA_total 2900
BrokerB_total 1600
BrokerC_total 19200
print (pd.concat([pt, df1]).sort_index())
QUANTITY
BROKER VENUE
BrokerA Venue_1 300
Venue_2 1800
Venue_3 800
BrokerA_total 2900
BrokerB Venue_2 500
Venue_3 1100
BrokerB_total 1600
BrokerC Venue_1 2200
Venue_2 17000
BrokerC_total 19200
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