Pandasのgroupbyで階層構造を解消する

環境

Pandasのバージョンは1.1.3を使用

やりたいこと

DataFrameをgroupbyで集約したときに、以下のようにindexとcolumnに階層構造ができてしまう

import pandas as pd
# データの設定
A = ['a', 'a', 'a', 'b', 'b']
B = ['c', 'd', 'c', 'd', 'c']
X = [1, 2, 3, 4, 5]
df = pd.DataFrame({'A':A, 'B':B, 'X':X})
df.groupby(['A', 'B']).agg({'X': {'mean', 'count'}})

今後の取り扱いのために全部バラバラな行や列になっていてほしい

行の解消：.reset_index()

行側の階層構造はgroupbyの後ろにreset_index()をつけて解消することができる

df.groupby(['A', 'B']).agg({'X': {'mean', 'count'}}).reset_index()

列の解消：pd.NamedAgg()を使う

列側の階層構造を解消するにはagg内を変更する
はじめに以下を実行したらエラーが出た

df.groupby(['A', 'B']).agg({'X': {'X_mean':'mean', 'X_count':'count'}})

# -->error
# nested renamer is not supported

どうやらdict型でrename指定して渡すことが出来なくなってしまっているらしいので、別の方法を試した

df.groupby(['A', 'B']).agg(X_mean=pd.NamedAgg(column='X', aggfunc='mean'),
                           X_count=pd.NamedAgg(column='X', aggfunc='count'))

これX_meanとX_countという列にわけることができた！