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对于 Pandas 0.24 或更高版本，我看到以下令人讨厌的非向后兼容行为groupby.ffill. 基本上，如果您将其应用于具有 MultiIndex 索引和 MultiIndex 列的 DataFrame，将会有

  1. 对应于groupby参数创建的新列（GROUP下面示例中的列），以及
  2. 列展平为元组。（(NAME, Jane)在下面的例子中）
>>> df
             NAME
             Jane   John
GROUP TEAM
1     1      50.0  100.0
      2       NaN  200.0
      3     100.0    NaN

>>> df.groupby('GROUP').ffill()
            GROUP  (NAME, Jane)  (NAME, John)
GROUP TEAM
1     1         1          50.0         100.0
      2         1          50.0         200.0
      3         1         100.0         200.0

具有所需输出的 ​​Pandas 0.21 或更低版本都不会出现问题：

             NAME
             Jane   John
GROUP TEAM
1     1      50.0  100.0
      2      50.0  200.0
      3     100.0  200.0

为了帮助重现该案例，您可以使用以下代码创建原始代码df：

data = {'John' : [100, 200, np.nan], 'Jane' : [50, np.nan, 100]}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
df.index = pd.MultiIndex.from_tuples([(1, 1), (1, 2), (1, 3)], names=['GROUP', 'TEAM'])
df.columns = pd.MultiIndex.from_product([['NAME'], ['Jane', 'John']])

我试图设置as_index=False在groupby(). 它不会改变输出。

所以问题是如何使用 Pandas 0.24 或更高版本获得所需的输出？

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