groupby(level=...)是唯一能直接按层级聚合的方式，必须用level参数指定层级名或整数位置，否则易出keyerror或静默错误；多层分组需传列表，聚合后索引层级自动收缩，保留需reset_index(drop=false)。
groupby(level=...) 是唯一能直接按层级聚合的方式
多重索引（MultiIndex）的聚合不能靠传列名，必须显式告诉 groupby 去哪一层找分组依据。用 level 参数是最直接、最可控的做法，它接受层级名或整数位置（0 表示最外层）。不指定 level 或误传列名会导致 KeyError 或静默错误（比如返回单层结果却以为在按多层分组）。
- 层级名更安全：即使索引顺序变，只要名字不变，
groupby(level="region")仍有效 - 整数位置更快但脆弱：
groupby(level=0)在swaplevel()后可能指向错的维度 - 多个层级一起分组：写成
groupby(level=["region", "year"])，顺序影响结果索引结构
聚合后索引层级自动收缩，想保留某层要用 groupby(...).agg(...).reset_index(drop=False)
默认情况下，groupby(level=...).sum() 会把被分组的层级从结果索引中“拿掉”，只留未参与分组的层级。这常让人困惑——比如按 level="category" 聚合后，原 MultiIndex 变成单层 Index，丢失了时间维度。
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- 想保留原始层级结构，必须显式调用
reset_index()，且设drop=False -
as_index=False在groupby中只控制是否把分组键转为索引，对 MultiIndex 层级保留没用 - 如果后续还要按另一层继续聚合，别急着
reset_index()，保持索引状态反而更顺
agg() 里混用函数和字典时，level 分组行为不变，但列选择逻辑容易出错
用 agg 做多列不同聚合时，level 依然只管“按哪层分组”，不干预列操作。但若 DataFrame 本身也有列级 MultiIndex，就极易混淆——agg({"sales": "sum", "cost": "mean"}) 里的键是列名，不是索引层级名。
- 确保传给
agg的字典 key 是实际存在的列名（df.columns输出的），不是索引层级名 - 如果列也是 MultiIndex，得用元组，比如
agg={(("revenue", "Q1"), "sum")}，否则报KeyError - 对同一列应用多个函数：
agg({"sales": ["sum", "count"]})，结果列会变成 MultiIndex，注意后续取值用df[("sales", "sum")]
性能上，level=字符串比 level=整数略慢，但可读性差太多时才值得换
实测在百万行数据上，level="city" 比 level=1 慢约 3%–5%，因为要查层级映射表。这点开销远小于逻辑错误带来的调试成本。
- 层级名重复？Pandas 会报
ValueError: Level name city is not unique，必须先用df.index.names确认唯一性 - 层级名含空格或特殊字符？可以，但调用时必须原样写：
groupby(level="store id")，不能写成store_id - 临时起意想按值分组而非层级？别硬套
level，改用groupby(df.index.get_level_values("x"))更直白
result.index 的类型和层数，一跑下游代码就崩在 IndexError: Too many indexers 上。Python免费学习笔记（深入）：立即使用
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