数据分组具有多级列索引的Pandas groupby

问题描述

是否有一种方法可以对数据框具有多级列索引的列进行分组？

例如，如果我们具有以下数据框：

arrays=[['bar','bar','baz','foo','foo'],['one','two','one','two']]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples,names=['first','second'])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3,6),index=['A','B','C'],columns=index)
df[('foo','two')] = ['L1','L1','L2']

如下所示：

first        bar                 baz                 foo    
second       one       two       one       two       one two
A      -0.484875 -1.150611  0.661847  0.513653 -0.775554  L1
B      -0.871233 -1.022598 -0.446219  0.306569 -1.031515  L1
C      -0.510137 -0.206838 -0.195791 -0.591447  0.830448  L2

我该如何执行以下操作？

df.groupby(('foo','two'))

代码引发异常：

    raise ValueError("Grouper for '%s' not 1-dimensional" % t)
ValueError: Grouper for 'foo' not 1-dimensional

解决方法

正如评论所建议的，这是由过时的熊猫模块引起的。

在该版本（0.20.3）中，以下groupby起作用：

df.groupby([('foo','two')])