pandas 1.1.5升级1.3.4后set_index/reset_index变更及兼容方案问询

该报错是pandas 1.2版本迭代时对groupby.rolling返回结果的索引逻辑调整导致的兼容性问题：

• pandas 1.1.x版本中，groupby.rolling返回结果的索引仅保留groupby的层级，你这里分组key是label，所以结果索引只有1个名为label的层级
• pandas 1.2+版本中，groupby.rolling会自动把groupby key + 原数据集的完整索引拼接为新的MultiIndex，你原数据集索引已经包含label字段，所以新索引出现了两个同名的label层级，调用reset_index时就会触发字段重复的报错。

方案1：兼容原有写法，仅新增1行索引清洗逻辑 #

不需要修改原有set_index、groupby rolling的逻辑，只需要在reset_index前加一行代码删除重复的索引层级即可：

import pandas
from pandas import Timestamp
df = pandas.DataFrame({'label': {1000: 'apple',
  1001: 'carrot',
  1002: 'carrot',
  1003: 'apple',
  1004: 'apple',
  1005: 'carrot'},
 'date': {1000: Timestamp('2021-10-27 00:00:00'),
  1001: Timestamp('2021-10-27 00:00:00'),
  1002: Timestamp('2021-10-28 00:00:00'),
  1003: Timestamp('2021-10-28 00:00:00'),
  1004: Timestamp('2021-10-29 00:00:00'),
  1005: Timestamp('2021-10-29 00:00:00')},
 'stock': {1000: 100,
  1001: 150,
  1002: 75,
  1003: 50,
  1004: 200,
  1005: 20}})

df_rolling = df.set_index(['label', 'date']).groupby(level='label').rolling(window=7, min_periods=1).sum()
# 新增行：判断索引层级数量，删除高版本里多余的重复label层级
df_rolling.index = df_rolling.index.droplevel(0) if len(df_rolling.index.names) == 3 else df_rolling.index
df_rolling = df_rolling.reset_index()

方案2：优化写法，从根源避免重复索引 #

直接调整groupby rolling的写法，不需要提前set_index，指定on参数关联日期列即可，两个版本均可正常运行：

df_rolling = df.groupby('label').rolling(window=7, on='date', min_periods=1)['stock'].sum().reset_index()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mrkc