如何在pandas中按多索引进行分组
在pandas中，可以使用groupby方法按多索引进行分组。
首先，需要确保数据框（DataFrame）的索引是多级索引。可以使用set_index方法将一个或多个列设置为索引，或者使用MultiIndex.from_arrays或MultiIndex.from_tuples等方法创建多级索引。
然后，可以使用groupby方法按多级索引进行分组。在groupby方法中，可以传入多级索引的级别或级别名称作为分组依据。例如，如果有两个级别的多级索引，可以使用groupby(level=0)按第一个级别进行分组，或者使用groupby(level='level_name')按指定级别名称进行分组。
接下来，可以对分组后的数据进行聚合操作，例如计算平均值、求和等。可以使用agg方法指定要应用的聚合函数，例如agg('mean')计算平均值。
以下是一个示例代码：
import pandas as pd
# 创建多级索引的数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
index = pd.MultiIndex.from_arrays([['group1', 'group1', 'group2', 'group2', 'group2'],
['subgroup1', 'subgroup2', 'subgroup1', 'subgroup2', 'subgroup3']],
names=['Group', 'Subgroup'])
df = pd.DataFrame(data, index=index)
# 按多级索引进行分组并计算平均值
grouped = df.groupby(level='Group').agg('mean')
print(grouped)输出结果为：
A B C
Group
group1 1.5 6.5 11.5
group2 4.0 9.0 13.0在这个示例中，我们创建了一个具有两个级别的多级索引的数据框。然后，使用groupby方法按第一个级别进行分组，并使用agg方法计算平均值。最后，打印出分组后的结果。
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