Pandas: reindex multiindex，广播结果

Question

我有一个多索引数据框架，其中包含不同地区、大小和日期的销售数据。我想要按大小计算每个日期的“全球”(所有地区)销售额总和，然后将其分配到原始数据帧中的一列，每个全球范围的销售额值和大小广播到每个地区。我认为我可以按大小和日期分组，然后使用cumsum()，然后获取答案并将其重新索引到原始数据帧，但这似乎不起作用。

下面是设置代码：

import pandas as pd
#Create the dataframe 'df'
regions=['NorthAm']*9
regions.extend(['APAC']*9)
regions.extend(['Eur']*9)
sizes=[12]*3
sizes.extend([14]*3)
sizes.extend([16]*3)
sizes=sizes*3
dates=['1/1/2011','1/2/2011','1/3/2011']*27
idx=zip(regions,sizes,dates)
idx=pd.MultiIndex.from_tuples(idx, names=['Region','Size','Date'])
df=pd.DataFrame(np.arange(27), index = idx, columns=['Sales']) 

# Check it
df

Out[1]: 
                       Sales
Region  Size Date           
NorthAm 12   1/1/2011      0
             1/2/2011      1
             1/3/2011      2
        14   1/1/2011      3
             1/2/2011      4
             1/3/2011      5
        16   1/1/2011      6
             1/2/2011      7
             1/3/2011      8
APAC    12   1/1/2011      9
             1/2/2011     10
             1/3/2011     11
        14   1/1/2011     12
             1/2/2011     13
             1/3/2011     14
        16   1/1/2011     15
             1/2/2011     16
             1/3/2011     17
Eur     12   1/1/2011     18
             1/2/2011     19
             1/3/2011     20
        14   1/1/2011     21
             1/2/2011     22
             1/3/2011     23
        16   1/1/2011     24
             1/2/2011     25
             1/3/2011     26

# Yes, that's right. Now create the cumulative sum, regardless of region
cs=df.groupby(level=['Size','Date']).sum().groupby(level=0).cumsum()

# Check it.
cs

Out[1]: 
               Sales
Size Date           
12   1/1/2011     27
     1/2/2011     57
     1/3/2011     90
14   1/1/2011     36
     1/2/2011     75
     1/3/2011    117
16   1/1/2011     45
     1/2/2011     93
     1/3/2011    144

现在我想做一些类似的事情：

df['WWSales']=cd.reindex(df, method='???')

要获得类似如下的内容：

Out[2]:
                       Sales    WWSales
Region  Size Date           
NorthAm 12   1/1/2011      0    27
             1/2/2011      1    57
             1/3/2011      2    90
        14   1/1/2011      3    36
             1/2/2011      4    75
             1/3/2011      5   115
        16   1/1/2011      6    45
             1/2/2011      7    93
             1/3/2011      8   144
APAC    12   1/1/2011      9    27
             1/2/2011     10    57
             1/3/2011     11    90
        14   1/1/2011     12    36
             1/2/2011     13    75
             1/3/2011     14   115
        16   1/1/2011     15    45
             1/2/2011     16    93
             1/3/2011     17   144
Eur     12   1/1/2011     18    27
             1/2/2011     19    57
             1/3/2011     20    90
        14   1/1/2011     21    36
             1/2/2011     22    75
             1/3/2011     23   115
        16   1/1/2011     24    45
             1/2/2011     25    93
             1/3/2011     26   144

我怀疑有一些非常明显的解决方案，但我没有看到它(也没有在搜索中找到它)。任何帮助都将不胜感激。

顺便说一句，bonus提供了一种将日期列转换为DateTimeIndex的优雅方法。下面是一些作品，但看起来并不优雅：

df.index.levels[2]=pd.tseries.period.DatetimeIndex(df.index.levels[2])

Answer 1

在每个组上使用transform方法，而不是(隐式地)应用sum和cumsum。这就是：

df['WWSales'] = df.groupby(level=['Size','Date']).transform(np.sum).groupby(level=0).transform(np.cumsum)

这就给出了你想要的输出。

请参阅http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/groupby.html#transformation

我将回答您的奖励问题:您可以将Timestamp映射到您的列表中。

 dates = map(pd.Timestamp, ['1/1/2011','1/2/2011','1/3/2011']*27)

但我希望有一种更好的方法--我把这个问题让给更有经验的声音……