熊猫在多索引级别上的groupby:group_keys - python

我有一个DataFrame，其列为MultiIndex。
我想对列的一个级别进行分组，并使用Apply执行转换。

目标：我希望使用apply传递给函数的DataFrame在索引中没有groupby的键。

从docs看来，这是group_keys在做什么，但似乎没有效果：

import numpy as np
import pandas as pd

data = {'A': pd.DataFrame(np.random.randn(100, 5)),
        'B': pd.DataFrame(np.random.randn(100, 5)),
        'C': pd.DataFrame(np.random.randn(100, 5))}

data = pd.concat(data, axis=1, names=['feat_1', 'feat_2'])

def foo(df):
    print(df.columns)
    return df.sum(1)

我的尝试：

result = data.groupby(level=['feat_1'], axis=1, group_keys=False).apply(foo)

这是在屏幕上打印的内容：

MultiIndex(levels=[['A', 'B', 'C'], [0, 1, 2, 3, 4]],
           labels=[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 2, 3, 4]],
           names=['feat_1', 'feat_2'])
MultiIndex(levels=[['A', 'B', 'C'], [0, 1, 2, 3, 4]],
           labels=[[1, 1, 1, 1, 1], [0, 1, 2, 3, 4]],
           names=['feat_1', 'feat_2'])
MultiIndex(levels=[['A', 'B', 'C'], [0, 1, 2, 3, 4]],
           labels=[[2, 2, 2, 2, 2], [0, 1, 2, 3, 4]],
           names=['feat_1', 'feat_2'])

所需的打印输出：如果我正在使用foo，我希望函数feat_2接收仅以group_keys=False作为列的数据框

[0, 1, 2, 3, 4]
[0, 1, 2, 3, 4]
[0, 1, 2, 3, 4]

我在文档中缺少什么吗？或者如何实现我想要的（可能不修改foo函数）？

注意：我正在Python 3上使用pandas 0.20.3

python参考方案

与其分组，不如：

for feat1 in data.columns.levels[0]:
    print(list(data.columns.levels[1]))

[0, 1, 2, 3, 4]
[0, 1, 2, 3, 4]
[0, 1, 2, 3, 4]

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