indexing - 如何访问数据框的(多)索引？

Question

我有一个数据框并使用它的一些列来分组依据:

grouped = df.groupby(['col1', 'col2'])

现在我使用 mean 函数从上面创建的 groupby 对象中获取一个新的数据框对象:

df_new = grouped.mean()

现在我有两个数据框(df 和 df2)，我想使用 col1 和 col2< 合并它们。我现在遇到的问题是 df2 没有这些列。在 groupby 操作之后，col1 和 col2 被“转移”到索引。因此，为了解决这个问题，我尝试创建这些列:

df2['col1'] = df2['index'][0]
df2['col2'] = df2['index'][1]

但它不起作用，因为“索引”未被识别为数据框的列。

Answer 1

作为 Andy Hayden 的替代方法，您可以使用 as_index=False 将列保留为列而不是索引:

df2 = df.groupby(['col1', 'col2'], as_index=False).mean()