我一直在研究熊猫的公开数据集，其中包含美国各州的一些空气质量统计数据。
我将其数据集加载到pandas数据框中，并使用groupby来对事物进行分组state。所以像：
import pandas as pd
poll = pd.read_csv(`dataset.csv')
poll = poll.groupby(['State', 'Date Local']).mean()
ds_gb_state = poll.groupby(level='State')
打印此内容类似于：
V1 V2 V3 V4
State Date Local
Alabama 2013-12-01 37.000000 24.000000 1.000000 6.000000
2013-12-02 30.000000 12.000000 3.000000 6.000000
2013-12-03 21.000000 11.000000 3.000000 3.000000
2013-12-04 18.000000 13.000000 1.000000 2.000000
2013-12-05 15.000000 13.000000 1.000000 2.000000
Alaska 2014-07-01 4.000000 16.000000 6.000000 3.000000
2014-07-02 4.000000 15.000000 6.000000 3.000000
2014-07-03 6.000000 19.000000 13.000000 3.000000
我的问题很简单。使用该ds_gb_state对象，如何找到所有状态的名称？在此对象中，列是V1, V2, V3 and V4，我可以很好地访问它们，但是是否可以枚举所有状态或从该对象中找到最小和最大日期？
a的主要组成部分pandas.MultiIndex是levels和labels属性。构造一个时，levels应FrozenList为pandas.Index对象的。更重要的是，这些Index对象应该是唯一的（这可以被故意破坏，但通常是True）。因此，您可以使用
ds_gb_state.index.levels[0]
Index(['Alabama', 'Alaska'], dtype='object', name='State')
假设第二级是dtype datetime
ds_gb_state.index.set_levels(pd.to_datetime(ds_gb_state.index.levels[1]), 1, True)
我们可以做同样的技巧来获得最小值。
ds_gb_state.index.levels[1].min()
Timestamp('2013-12-01 00:00:00')
尽管我相信@yatu的答案是完全值得的。它值得比较
该方法get_level_values利用levels和labels属性，并且等效于此
ds_gb_state.index.get_level_values(0)
Index(['Alabama', 'Alabama', 'Alabama', 'Alabama', 'Alabama', 'Alaska',
'Alaska', 'Alaska'],
dtype='object', name='State')
和
ds_gb_state.index.levels[0][ds_gb_state.index.labels[0]]
Index(['Alabama', 'Alabama', 'Alabama', 'Alabama', 'Alabama', 'Alaska',
'Alaska', 'Alaska'],
dtype='object', name='State')
因此，要获得唯一值，熊猫必须获取已经唯一的值切片，以便产生可能的非唯一值，而又要经历使其再次变得唯一的麻烦。我建议跳过不必要的步骤。
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