在groupby之后恢复DataFrame MultiIndex (在行和列中)

在groupby之后恢复DataFrame MultiIndex (在行和列中)

在进行groupby操作后，DataFrame的MultiIndex可能会被压缩成单层索引，如果需要恢复MultiIndex，可以使用reset_index()方法。

reset_index()方法会将行索引重置为默认的整数索引，并将原来的行索引作为新的列添加到DataFrame中。如果在groupby操作中同时使用了多个列作为分组依据，那么reset_index()方法会将这些列的值作为新的列添加到DataFrame中，形成MultiIndex。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含MultiIndex的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'A'), ('Group1', 'B'), ('Group2', 'A'), ('Group2', 'B'), ('Group3', 'A')])
df = pd.DataFrame(data, index=index)

# 进行groupby操作
grouped = df.groupby(level=0).sum()

# 恢复MultiIndex
result = grouped.reset_index()

print(result)

输出结果为：

  level_0  A   B   C
0  Group1  3  13  23
1  Group2  7  17  27
2  Group3  5   5  15

在这个示例中，我们首先创建了一个包含MultiIndex的DataFrame。然后使用groupby(level=0)对第一层级的索引进行分组求和操作。最后使用reset_index()方法恢复MultiIndex，并将原来的行索引作为新的列添加到DataFrame中。

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