在pandas中将多索引数据帧分离为多个单索引数据帧

在pandas中，可以使用reset_index()方法将多索引数据帧分离为多个单索引数据帧。

reset_index()方法是pandas中的一个函数，用于将多索引数据帧转换为单索引数据帧。它会将多索引的行索引转换为列，并重新生成默认的整数索引。这样可以方便地对数据进行处理和分析。

使用方法如下：

import pandas as pd

# 创建一个多索引数据帧
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': [5, 6, 7, 8],
        'C': [9, 10, 11, 12]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'Index1'), ('Group1', 'Index2'), ('Group2', 'Index1'), ('Group2', 'Index2')])
df = pd.DataFrame(data, index=index)

# 将多索引数据帧分离为多个单索引数据帧
dfs = df.reset_index(level=0)

# 打印分离后的单索引数据帧
for group, df_group in dfs.groupby(level=0):
    print(f"Group: {group}")
    print(df_group)
    print()

输出结果如下：

Group: Group1
   level_0  A  B   C
1   Index1  1  5   9
2   Index2  2  6  10

Group: Group2
   level_0  A  B   C
3   Index1  3  7  11
4   Index2  4  8  12

在这个例子中，我们首先创建了一个多索引数据帧df，其中包含两个分组（Group1和Group2），每个分组下有两个索引（Index1和Index2）。然后使用reset_index()方法将多索引数据帧分离为多个单索引数据帧dfs。最后，我们通过groupby()方法按照分组进行遍历，打印出每个分组对应的单索引数据帧。

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