Python 从多索引数据帧解析出索引和值

我有一个类似于以下格式的数据帧：

+--------+--------+----------+------+------+------+------+
|        |        |          |      | day1 | day2 | day3 |
+--------+--------+----------+------+------+------+------+
| id_one | id_two | id_three | date |      |      |      |
| 18273  | 50     | 1        | 3    |    9 |   11 |    3 |
|        |        |          | 4    |   26 |   27 |   68 |
|        |        |          | 5    |   92 |   25 |    4 |
|        |        |          | 6    |   60 |   72 |   83 |
|        | 60     | 2        | 5    |   69 |   93 |   84 |
|        |        |          | 6    |   69 |   30 |   12 |
|        |        |          | 7    |   65 |   65 |   59 |
|        |        |          | 8    |   57 |   88 |   59 |
|        | 70     | 3        | 5    |   22 |   95 |    7 |
|        |        |          | 6    |   40 |   24 |   20 |
|        |        |          | 7    |   73 |   81 |   57 |
|        |        |          | 8    |   43 |    8 |   66 |
+--------+--------+----------+------+------+------+------+

我试图创建包含

id\u one

、

id\u two

和每个分组包含的值的元组

为了测试这一点，我只是尝试打印ID和值，如下所示：

for id_two, data in df.head(100).groupby(level='id_two'):
    print id_two, data.values.ravel()

这给了我

id\u two

和它应该提供的数据

我尝试合并

id\u one

时遇到了问题。我尝试了此操作，但遇到了一个错误

ValueError:需要两个以上的值才能解包

for id_one, id_two, data in df.head(100).groupby(level='id_two'):
    print id_one, id_two, data.values.ravel()

---

如何打印

id\u one

、

id\u two

和数据？

您可以将列列表传递到

级别

参数：

df.head.groupby(level=['id_one', 'id_two'])