df.groupby(pd.Grouper(level=1)).sum()

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：

1. df.groupby(...)：这是 pandas 的分组操作，按照指定的规则将 DataFrame 分组。

2. 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。

3. .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   6
           Y     2   7
2021-01-02 X     3   8
           Y     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。