Indexing 如何访问数据帧的（多）索引？

我有一个数据框，并使用它的一些列按分组：

grouped = df.groupby(['col1', 'col2'])

现在，我使用

mean

函数从上面创建的groupby对象中获取一个新的数据帧对象：

df_new = grouped.mean()

现在我有两个数据帧（

df

和

df2

），我想使用

col1

和

col2

合并它们。我现在的问题是

df2

没有这些列。在

groupby

操作之后，

col1

和

col2

被“移位”到索引。因此，为了解决这个问题，我尝试创建以下列：

df2['col1'] = df2['index'][0]
df2['col2'] = df2['index'][1]

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但它不起作用，因为“索引”未被识别为数据帧的列。

您可以使用以下参数的

左索引

（或

右索引

）：

左索引

：布尔值，默认为False
使用左侧数据帧中的索引作为联接键。
如果是多索引，则为另一个数据帧（索引或 或列数）必须与级别数匹配

并使用上的右键来确定它应该与哪些列合并索引

所以它会是这样的：

pd.merge(df, df_new, left_on=['col1', 'col2'], right_index=True)

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作为Andy Hayden的另一种方法，您可以使用

As_index=False

将列保留为列而不是索引：

df2 = df.groupby(['col1', 'col2'], as_index=False).mean()