我相信你要找的是第一个坐标轴沿着的groupby。

df.groupby(level=0, axis=1).sum()

在旧版本的pandas上，此方法也有效：

df.sum(level=0, axis=1)

sum的level参数意味着分组。

df

first  bar     baz     foo    
second one two one two one two
A        2   3   3   4  10   8
B       22  16   7   3   2  26
C        4   5   1   9   6   5

df.sum(level=0, axis=1)

first  bar  baz  foo
A        5    7   18
B       38   10   28
C        9   10   11

就性能而言，上面概述的两种方法之间几乎没有任何区别（后者快了几个滴答声）。

请记住，df.sum(level, axis)只有在将列设置为多索引时才有效。例如，

D = {'one': range(6), 
     'two': range(1,7), 
     'CAT1': 'A A A A A A'.split(), 
     'CAT2': 'B B B C C C'.split(), 
     'CAT3': 'D D E E F F'.split()}

df = pd.DataFrame(D)
df = df.set_index('CAT1 CAT2 CAT3'.split())
df
                one  two
CAT1 CAT2 CAT3          
A    B    D       0    1
          D       1    2
          E       2    3
     C    E       3    4
          F       4    5
          F       5    6

如果您的数据是这种形式，则必须使用df.groupby(level=n).sum(axis=1)

df.groupby(level = 0).sum(axis=1)

      one  two
CAT1          
A      15   21

df.groupby(level = 1).sum(axis=1)

      one  two
CAT2          
B       3    6
C      12   15

df.groupby(level = 2).sum(axis=1)

      one  two
CAT3          
D       1    3
E       5    7
F       9   11

如果你想跳过groupby

df.sum(level = 1, axis=1)

ValueError: level > 0 or level < -1 only valid with  MultiIndex

这是个有趣的错误

df.index

MultiIndex(levels=[[u'A'], [u'B', u'C'], [u'D', u'E', u'F']],
           labels=[[0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 1, 1], [0, 0, 1, 1, 2, 2]],
           names=[u'CAT1', u'CAT2', u'CAT3'])