如何在pandas中获取groupby().mean()之后的索引值列表？

在pandas中，可以通过以下步骤获取groupby().mean()之后的索引值列表：

1. 导入pandas库：首先需要导入pandas库，可以使用以下代码实现：import pandas as pd
2. 创建DataFrame：创建一个包含需要进行groupby操作的数据的DataFrame。例如，可以使用以下代码创建一个示例DataFrame：data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'], 'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'], 'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], 'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]} df = pd.DataFrame(data)
3. 使用groupby().mean()进行分组和求均值：使用groupby()方法对DataFrame进行分组操作，然后使用mean()方法计算每个分组的均值。例如，可以使用以下代码实现：grouped = df.groupby('A').mean()
4. 获取索引值列表：通过访问grouped的索引属性，可以获取groupby().mean()之后的索引值列表。例如，可以使用以下代码获取索引值列表：index_list = grouped.index.tolist()

最终，index_list将包含groupby().mean()之后的索引值列表。

关于pandas的groupby()和mean()方法的更多详细信息，可以参考腾讯云文档中的相关链接：

• pandas groupby()方法介绍
• pandas mean()方法介绍