应用groupby后，pandas的reset_index()方法不起作用。

groupby()方法用于将数据按照指定的列进行分组，然后可以对分组后的数据进行聚合操作。reset_index()方法用于将分组后的数据重新设置索引。但是在某些情况下，reset_index()方法可能不会起作用，这可能是因为应用groupby()方法后，索引已经被重置为多级索引，而reset_index()方法默认只能重置单级索引。

解决这个问题的方法是使用参数drop=True，这样reset_index()方法将会删除所有多级索引，重新生成默认的单级索引。以下是一个包含代码示例的解决方法：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}

df = pd.DataFrame(data)

# 应用groupby()方法
grouped = df.groupby(['A', 'B']).sum()

# 重置索引
grouped_reset = grouped.reset_index(drop=True)

print(grouped_reset)

运行以上代码，输出如下结果：

    C    D
0   9   90
1   9   30
2  13   90

可以看到，reset_index()方法成功地将多级索引重置为默认的单级索引。