Question

我有一个由MultiIndex索引的系列，其中第一级包含实验的重复次数，例如

   L 
0  8    -0.751486
   10   -0.511793
   12   -0.371917
   ...
1  8    -0.750675
   10   -0.511673
   12   -0.371600
   ...

我有一个函数analyze，它计算给定实验的结果;例如analyze(data.loc[0])计算第一个实验的结果。

我希望能够编写类似result = data.groupby(level=0).apply(analyze)的内容，但这会失败，因为analyze不希望获得索引的第一级。

目前我正在使用像

这样的蛮力方法

result = pd.concat({i: analyze(data.loc[i]) 
                    for i in range(len(data.index.levels[0]))})

使用groupby是否有更好的方法？像

这样的东西

data.groupby(level=0).apply(analyze, drop_keys=True)

修改

根据Bren和Karl的评论，我使用groupby使用lambda消除了第一级：

data.groupby(level=0).apply(lambda s: analyze(s.reset_index(0, drop=True)))

这确实有效但不是最美观的。还有其他办法吗？