Python通过多个列进行分组，表示另一个-不通过对象进行分组

我有一些像这样的数据，叫做“test_df”

  ID  Year  Value  Value2
0  A  2012      1       4
1  A  2012      2       5
2  A  2013      4       6
3  A  2013      5       7
4  B  2014      6       8
5  B  2014      7       4
6  B  2013      8       8

我希望它看起来像这样：

ID Year  Value_avg  Value2_avg
A  2012  1.5        4.5
A  2013  4.5        6.5
B  2013  8.0        8.0
B  2014  6.5        6.0

但是，当我尝试按多个列分组时，它们最终会成为按对象分组：

         Value_avg  Value2_avg
ID Year
A  2012        1.5         4.5
   2013        4.5         6.5
B  2013        8.0         8.0
   2014        6.5         6.0

以下是我尝试的代码：

out_df = pd.DataFrame()
out_df['Value_avg'] = test_df['Value'].groupby([test_df['ID'], test_df['Year']]).mean()
out_df['Value2_avg'] = test_df['Value2'].groupby([test_df['ID'], test_df['Year']]).mean()

我试着加上：

out_df['Value_avg'] = test_df['Value'].groupby([test_df['ID'], 
test_df['Year']], as_index=False).mean()

但我犯了这个错误：

"TypeError: as_index=False only valid with DataFrame"

---

添加后缀

+

重置索引

df.groupby(['ID','Year']).mean().add_suffix('_avg').reset_index()
Out[337]: 
  ID  Year  Value_avg  Value2_avg
0  A  2012        1.5         4.5
1  A  2013        4.5         6.5
2  B  2013        8.0         8.0
3  B  2014        6.5         6.0

---

添加后缀

+

重置索引

df.groupby(['ID','Year']).mean().add_suffix('_avg').reset_index()
Out[337]: 
  ID  Year  Value_avg  Value2_avg
0  A  2012        1.5         4.5
1  A  2013        4.5         6.5
2  B  2013        8.0         8.0
3  B  2014        6.5         6.0

test_-df.groupby（['ID'，'Year'，as_-index=False）。mean（）

test_-df.groupby（['ID'，'Year'，as_-index=False）。mean（）