如何做pandas groupby（[多列]），以便查找其结果

Question

我有两个数据帧：tr是训练集，ts是测试集。 它们包含列'uid'（user_id），'categ'（分类）和'response'。 'response'是我试图在ts中预测的因变量。

我正在尝试计算tr中的响应平均值，按列'uid'和'categ'分列：

avg_response_uid_categ = tr.groupby(['uid','categ']).response.mean()

这给出了结果但是（不合需要地）数据帧索引是MultiIndex。 （这是groupby（...，as_index = True）行为）：

MultiIndex[--5hzxWLz5ozIg6OMo6tpQ  SomeValueOfCateg, --65q1FpAL_UQtVZ2PTGew  AnotherValueofCateg, ...

但我希望结果保留两列'uid'，'categ'并将它们分开。

我应该使用aggregate()代替groupby()吗？ 尝试groupby(as_index=False)是没用的。

Answer 1

结果似乎有所不同，具体取决于您是否：

tr.groupby(['uid','categ']).response.mean()

或：

tr.groupby(['uid','categ'])['response'].mean()  # RIGHT