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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