Python 访问for循环中groupby对象中的多索引列名

假设我有这样一个数据帧：

df = pd.DataFrame({"name":["ss", "ss", "ss", "xx", "xx", "xx"], "num":[1,1,2,1,1,2], "m":[1,2,3,4,5,6]})

在上面的代码中，生成的数据帧如下所示

但我真正想要的是：

如果我使用了

apply

来执行该功能，我就可以使用

reset\u index

来获得我想要的。但我正在计算的工作流程与下面给出的示例类似。使用

group['name']

或

group['num']

返回整个序列。如何在最终数据帧中获取组名和num

---

忽略函数定义（它只是一个伪函数），我的函数定义要比计算平均值复杂得多

让我们使用

groupby

、

mean

和

reset\u index

：

df.groupby(['name','num']).mean().reset_index()

输出：

  name  num    m
0   ss    1  1.5
1   ss    2  3.0
2   xx    1  4.5
3   xx    2  6.0

  name  num    m
0   ss    1  1.5
1   ss    2  3.0
2   xx    1  4.5
3   xx    2  6.0

---

使用您的代码，您可以通过

i

获取组：

def somefunction(m):
    mean = np.mean(np.array(list(m)))
    return mean

result = []

for i,group in df.groupby(['name', 'num'], as_index=False):
    row_result = []
    mean = somefunction(group['m'])
    row_result = [i[0], i[1], mean ]
    result.append(row_result)


headers = ['name', 'num', 'm']
stats1 = pd.DataFrame(result, columns=headers)  
stats1

输出：

  name  num    m
0   ss    1  1.5
1   ss    2  3.0
2   xx    1  4.5
3   xx    2  6.0

  name  num    m
0   ss    1  1.5
1   ss    2  3.0
2   xx    1  4.5
3   xx    2  6.0

---

让我们使用

groupby

、

mean

和

reset\u index

：

df.groupby(['name','num']).mean().reset_index()

输出：

  name  num    m
0   ss    1  1.5
1   ss    2  3.0
2   xx    1  4.5
3   xx    2  6.0

  name  num    m
0   ss    1  1.5
1   ss    2  3.0
2   xx    1  4.5
3   xx    2  6.0

---

使用您的代码，您可以通过

i

获取组：

def somefunction(m):
    mean = np.mean(np.array(list(m)))
    return mean

result = []

for i,group in df.groupby(['name', 'num'], as_index=False):
    row_result = []
    mean = somefunction(group['m'])
    row_result = [i[0], i[1], mean ]
    result.append(row_result)


headers = ['name', 'num', 'm']
stats1 = pd.DataFrame(result, columns=headers)  
stats1

输出：

  name  num    m
0   ss    1  1.5
1   ss    2  3.0
2   xx    1  4.5
3   xx    2  6.0

  name  num    m
0   ss    1  1.5
1   ss    2  3.0
2   xx    1  4.5
3   xx    2  6.0

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尽可能完美。@Scott Boston:谢谢！！那个函数只是一个伪函数。我的函数定义更复杂！！我不知道我可以像I[0]一样访问它们。再次非常感谢@皮尔斯平方。谢谢。尽可能完美。@Scott Boston:谢谢！！那个函数只是一个伪函数。我的函数定义更复杂！！我不知道我可以像I[0]一样访问它们。再次非常感谢@皮尔斯平方。谢谢