Pandas调用.groups属性报DataFrame无该属性错误如何解决

.groups是pandas GroupBy对象的专属属性，你代码里的test是普通DataFrame，自然会报属性不存在的错误。
你的写法在groupby选完目标列之后直接链式调用了.sum()，这个方法会立即执行聚合计算，返回聚合完成的带多级行索引的结果DataFrame，原本的GroupBy对象在这一步已经被消费，没有赋值给任何变量。

• 如果你需要保留分组信息、后续还要遍历原始分组：把GroupBy对象单独赋值，不要直接链式接聚合函数

# 先实例化GroupBy对象，暂时不执行聚合
gb_obj = temp.groupby(['global company key','calendar year'])[['columnA','columnB', 'columnC']]

# 此时调用.groups属性可正常返回分组信息
print(gb_obj.groups)

# 聚合计算、遍历分组都基于这个GroupBy对象操作即可
agg_result = gb_obj.sum() # 拿到你之前要的汇总结果
for group_name, group_data in gb_obj: # 遍历每个原始分组
    print(f"当前分组键：{group_name}")
    print(group_data)

• 如果你已经生成了聚合后的test，只是想拿到所有分组键，不需要回溯分组原始数据：直接从结果的多级索引提取即可，不用重跑groupby逻辑

# 获取全部分组键，格式为(公司key, 年份)的元组列表
all_groups = test.index.tolist()

# 遍历聚合后的每条分组结果
for (company_key, cal_year), row in test.iterrows():
    print(company_key, cal_year, row['columnA'], row['columnB'], row['columnC'])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者RogueGingerz