Python3:pandas组多索引和每个多索引2个独立列的平均值

我需要什么代码来执行每个疗程（按类型）药物和健康的

平均值


这些都是当前的列。我认为它应该由
会话
（首先）和
类型
索引

grouped_S = grouped['session'].as_index=True
grouped_c = grouped['type'].as_index=True
grouped_dh = grouped['drugs', 'health'].mean().as_index=False

如何更正此代码以使其正常工作：获得每个疗程和类型的平均药物和健康状况？
IIUC，尝试以下方法：

df.groupby(['session', 'type'])[['drugs', 'health']].mean()

请将数据、当前结果和预期结果添加为文本。始终以文本形式提供代码、数据、错误、当前输出和预期输出。只有绘图图像是可以的。请看，谢谢！你是要雇的家教吗？我知道这是我尝试过的东西的组合——只是添加了正确的括号和括号。@lucylim是的，请联系www.dunderdata.com。我认为那是一个网站。DunderData也有很好的培训材料。我在找你。顺便说一句，我以query_weary的名义发布了另一个问题，因为我不想使用我的真名。我做了一个转换：df=df[df.groupby{'id'）['metric'].transform（'max'）==df['metric]]，现在我的其他函数不起作用了。我尝试了df.reset_index（drop=True，inplace=True）没有！我尝试从一开始就开始-导入库并重新读取csv和nope！发生了什么？我看不出有什么原因可以这样做。只需确保df有有效的行。但是
df=df[df.groupby（'id'）['metric'].transform（'max'）==df['metric']]
应该只过滤到每个“id”的最大记录数。你能粘贴到“查询”下的其他问题的链接吗？你需要帮助吗？
df.groupby(['session', 'type'])[['drugs', 'health']].mean()