如何在pandas groupby操作中直接为生成的Series多重索引命名

当然可以在groupby调用阶段直接设置多重索引的自定义名称，两种常用实现方式如下：

方法1：直接在pd.Grouper中指定name参数（推荐，符合你的需求） #

pd.Grouper本身内置了name参数，传入的字符串会直接作为对应层级索引的名称，无需后续额外修改，示例代码如下：

df_bar = df.groupby([
    pd.Grouper(freq = "Y", name = "year"),
    pd.Grouper(freq = "M", name = "month")
])["value"].mean()

你可以根据业务需要把year、month替换成你想要的任意索引名称。

方法2：聚合完成后批量修改索引名称 #

如果你已经完成了聚合计算，不想重新执行groupby逻辑，可以直接调用rename_axis方法批量修改多重索引的层级名称：

# 按索引从上到下的顺序传入对应层级的自定义名称即可
df_bar = df_bar.rename_axis(index=["year", "month"])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eneko CUBILLAS LAISECA