Как добавить строку для отсортированного многоиндексного датафрейма?

Вопрос или проблема

In [54]: df = pd.DataFrame({'color': ['blue', 'grey', 'blue', 'grey', 'black'], 'name': ['pen', 'pen', 'pencil', 'pencil', 'box'],'price':[2.5, 2.3, 1.5, 1.3, 5.2],'bprice':[2.2, 2, 1.3, 1.2, 5.0]})

In [55]: df
Out[55]: 
   color    name  price  bprice
0   blue     pen    2.5     2.2
1   grey     pen    2.3     2.0
2   blue  pencil    1.5     1.3
3   grey  pencil    1.3     1.2
4  black     box    5.2     5.0

In [56]: a = df.groupby(['color', 'name'])[['price', 'bprice']].sum()

In [57]: a
Out[57]: 
              price  bprice
color name                 
black box       5.2     5.0
blue  pen       2.5     2.2
      pencil    1.5     1.3
grey  pen       2.3     2.0
      pencil    1.3     1.2

              price  bprice
color name                 
black *         5.2     5.0
      box       5.2     5.0
blue  *         4.0     3.5
      pen       2.5     2.2
      pencil    1.5     1.3
grey  *         3.6     3.2
      pen       2.3     2.0
      pencil    1.3     1.2

Ответ или решение

Для добавления строки в многоуровневый индексный DataFrame с учетом сортировки и размещения новой строки в первой позиции каждой группы, мы можем следовать определенной стратегии. Ниже представлено пошаговое руководство по решению данной задачи, использующее библиотеку pandas.

Шаг 1: Создание начального DataFrame

Начнем с создания DataFrame и выполнения группировки по цвету и имени:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'color': ['blue', 'grey', 'blue', 'grey', 'black'], 
    'name': ['pen', 'pen', 'pencil', 'pencil', 'box'], 
    'price': [2.5, 2.3, 1.5, 1.3, 5.2], 
    'bprice': [2.2, 2.0, 1.3, 1.2, 5.0]
})

a = df.groupby(['color', 'name'])[['price', 'bprice']].sum()

Шаг 2: Добавление агрегированных строк

Теперь мы будем добавлять строку с меткой '*', которая будет представлять собой сумму price и bprice для каждого цвета. Для этого создадим новый DataFrame, в который добавим данные:

# Создаем новый DataFrame для агрегированных значений
agg_rows = a.groupby(level=0).sum()  # Суммируем по первому уровню (color)

# Изменим уровень индекса на добавление '*'
agg_rows.index = pd.MultiIndex.from_product(
    [[color for color in agg_rows.index], ['*']], 
    names=['color', 'name']
)

# Объединим агрегированные строки с исходным DataFrame
final_df = pd.concat([agg_rows, a])

Шаг 3: Сортировка DataFrame

После того как новая строка добавлена, нам нужно выполнить сортировку, чтобы все строки были упорядочены по price и чтобы новые строки с '*' были на первых позициях в своих группах:

# Сортируем значения, чтобы '*' были на первой позиции после color
final_df = final_df.sort_values(by=['color', 'name'], key=lambda x: (x.str[0]!="*", x))

Обратите внимание на использование параметра key, который позволяет сортировать строки, учитывая, что строки с '*' идут первыми в каждой цветовой группе.

Шаг 4: Вывод результата

В итоге мы получим ожидаемый DataFrame:

print(final_df)

Итог

Вывод будет следующим:

              price  bprice
color name                 
black *       5.2     5.0
      box       5.2     5.0
blue  *       4.0     3.5
      pen       2.5     2.2
      pencil    1.5     1.3
grey  *       3.6     3.2
      pen       2.3     2.0
      pencil    1.3     1.2

Заключение

Добавление строки в многоуровневый индексный DataFrame требует внимательного обращения с индексами и данными. В представленном решении мы создали новый DataFrame для агрегированных значений, добавили его к существующему DataFrame и отсортировали итоговый результат. Этот подход не только решает поставленную задачу, но и демонстрирует мощные возможности библиотеки pandas для манипуляций с данными.