Python Pandas系列多索引迭代

Question

我已经聚合了一些数据，我想将聚合值重新放入另一个数据框。 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： 从这一点上，我犯了一些错误，现在我已更正并添加了一些新的想法。

现在， tCount是具有MultiIndex的DataFrame。 我现在想做的是获取簇 ， 类型和相应的值，以将其与其他数据帧中的其他数据放在一起。 例如：

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

因此，下一步是获取索引和行：

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

因此，我接下来要做的就是将索引元组解压缩到cluster中，然后键入并从行中获取len值。

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

有没有更有效或更优雅的方法来实现我的目标？

编辑：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

运行您的代码，发现tCount导致MultiIndex Dataframe。

您不需要遍历索引， df = tCount.reset_index()应该可以解决问题。