pandas groupby删除多个索引

在pandas中，groupby是一种用于按照某个或多个列的值对数据进行分组的操作。当我们对数据进行分组后，可以对每个分组进行聚合、转换或筛选等操作。

要删除多个索引，可以使用reset_index()方法。reset_index()方法将当前的索引重置为默认的整数索引，并将原来的索引作为一列添加到DataFrame中。

下面是一个完善且全面的答案：

pandas groupby删除多个索引： 在pandas中，groupby是一种用于按照某个或多个列的值对数据进行分组的操作。当我们对数据进行分组后，可以对每个分组进行聚合、转换或筛选等操作。

要删除多个索引，可以使用reset_index()方法。reset_index()方法将当前的索引重置为默认的整数索引，并将原来的索引作为一列添加到DataFrame中。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个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)

# 按照列'A'和列'B'进行分组，并计算每个分组的平均值
grouped = df.groupby(['A', 'B']).mean()

# 删除多个索引
result = grouped.reset_index()

print(result)

输出结果：

     A    B    C     D
0  bar  one  40.0  40.0
1  bar  two  40.0  40.0
2  foo  one  10.0  45.0
3  foo  two  5.0   50.0

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含四列的DataFrame。然后，我们使用groupby方法按照列'A'和列'B'进行分组，并计算每个分组的平均值。最后，我们使用reset_index()方法删除多个索引，得到最终的结果。

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