python、pandas使用groupby计算具有多个索引的df中的平均值 让我们考虑下面的数据框： from pandas import Timestamp dic={'volume': {('E7', Timestamp('2016-11-01 00:00:00')): Decimal('1204'), ('E7', Timestamp('2016-08-16 00:00:00')): Decimal('1070'), ('G6', Timestamp('2016-08-17 00:00:00')): Decimal('1702'), ('G6', Timestamp('2016-08-18 00:00:00')): Decimal('1262'), ('G6', Timestamp('2016-08-26 00:00:00')): Decimal('3333'), ('VG', Timestamp('2016-08-31 00:00:00')): Decimal('1123'), ('VG', Timestamp('2016-09-01 00:00:00')): Decimal('1581'), ('VG', Timestamp('2016-09-02 00:00:00')): Decimal('1276'), ('VG', Timestamp('2016-09-06 00:00:00')): Decimal('2417'), }} df=pd.DataFrame(dic)

我希望每个符号的第一列计算体积列的平均值

---

我尝试了df.groupbylevel=0.mean，但没有成功。

不要在Pandas中使用Decimal-它不是原生的Numpy/Pandas数据类型：

In [32]: df.dtypes
Out[32]:
volume     object   # <---- NOTE
dtype: object

In [29]: df['vol'] = pd.to_numeric(df.volume)

In [30]: df
Out[30]:
              volume     vol
E7 2016-08-16   1070  1070.0
   2016-11-01   1204  1204.0
G6 2016-08-17   1702  1702.0
   2016-08-18   1262  1262.0
   2016-08-26   3333  3333.0
VG 2016-08-31   1123  1123.0
   2016-09-01   1581  1581.0
   2016-09-02   1276  1276.0
   2016-09-06   2417  2417.0

In [31]: df.mean(level=0)
Out[31]:
        vol
E7  1137.00
G6  2099.00
VG  1599.25