Python pandas系列multiindex迭代

Question

我已经聚合了一些数据，并且我希望将聚合值恢复到另一个数据帧中。我已经汇总了这样的数据

bycluster_type = df.groupby(['cluster', 'Type'])
tCount = bycluster_type['Type'].agg([len])

编辑： 从这一点开始，我犯了一些错误，我现在已经纠正了这些错误，并添加了一些新的想法。

tCount 现在是一个带有MultiIndex的DataFrame。我现在要做的是获取集群，类型和相应的值以将其与其他一些数据放在一起在另一个数据框中。例如：

>>> tCount
                 len
cluster Type
1.0     M        1
2.0     M        7
4.0     M        2

所以下一步是获取索引和行：

index, row = next(tCount.index.values)

接下来我要做的是将 index 元组解压缩到 cluster 和 type 并获取 len 行的值。

cluster, type = index
val = row['len']

是否有更高效或更优雅的方式来实现我的目标？

修改：一些示例数据

cluster, Type, foo
      1,    M,   f
      1,    T,   o
      1,    S,   o
      2,    M,   f
      2,    M,   o
      3,    T,   o

Answer 1

调试代码，发现tCount会产生MultiIndex数据帧。

您不需要通过索引进行迭代，df = tCount.reset_index()应该可以解决问题。