如何访问数据框的（多）索引？答案

【问题标题】：How to access (multi)index of a Data Frame?如何访问数据框的（多）索引？
【发布时间】：2013-05-18 19:53:22
【问题描述】：

我有一个数据框并使用它的一些列来group by：

grouped = df.groupby(['col1', 'col2'])

现在我使用mean函数从上面创建的groupby对象中获取一个新的数据框对象：

df_new = grouped.mean()

现在我有两个数据框（df 和 df2），我想使用 col1 和 col2 合并它们。我现在遇到的问题是df2 没有这些列。在groupby 操作之后，col1 和 col2 被“转移”到索引。所以，为了解决这个问题，我尝试创建这些列：

df2['col1'] = df2['index'][0]
df2['col2'] = df2['index'][1]

但它不起作用，因为 'index' 未被识别为数据框的列。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

作为替代 Andy Hayden 的方法，您可以使用 as_index=False 将列保留为列而不是索引：

df2 = df.groupby(['col1', 'col2'], as_index=False).mean()

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用merge 的left_index（或right_index）参数：

left_index：布尔值，默认为 False
使用左侧 DataFrame 中的索引作为连接键。
如果是MultiIndex，则另一个DataFrame中key的个数（无论是index 或列数）必须与级别数匹配

并使用right_on 来确定它应该与哪些列合并索引。

所以它会是这样的：

pd.merge(df, df_new, left_on=['col1', 'col2'], right_index=True)

【讨论】：