python - pandas groupby 返回额外的索引

Question

dft = pd.DataFrame({'C1': ['A','A','B','B'], 
                    'C2': [1,2,3,4]}) 

def lam3(df):
    return pd.DataFrame({'X': ['C','D','E'], 
                    'Y': [11,22,33]})

鉴于上面的数据框和函数(我无法更改)，我想运行 groupby+apply 这样每个组都返回一个数据框，就像这样

    C1  C2  X   Y
0   A   1   C   11
1   A   1   D   22
2   A   1   E   33
3   A   2   C   11
4   A   2   D   22
5   A   2   E   33
6   B   3   C   11
7   B   3   D   22
8   B   3   E   33
9   B   4   C   11
10  B   4   D   22
11  B   4   E   33

下面的操作给出了一个额外的数字索引列:

dft.groupby(['C1','C2']).apply(lam3)

所以我必须执行以下操作才能得到我想要的:

dft.groupby(['C1','C2']).apply(lam3).reset_index().drop(columns='level_2')

显然，这不是通用的，因为 level_2 取决于我在 groupby 中使用的列数，盲目删除以“level”开头的列可能会删除原始列。

如何使用 lambda 函数在不返回额外索引的情况下返回 groupby 中的数据框？

问题类似于this ，但这里的每个组都返回一个数据框，而不是一个系列。

编辑:这里的 lam3 只是一个示例函数，用于演示。在真实版本中，可以有依赖df的操作。关键是 lam3 函数在 groupby 的上下文中返回一个数据帧。所以交叉连接没有帮助

Answer 1

在你的groupby中使用group_keys=False

dft.groupby(['C1','C2'], group_keys=False).apply(lam3)