Pandas DataFrame：无法迭代分组系列

Question

所以我有以下熊猫系列grouped：                               AmountTicker Unit   Date       Time        FLWS   SHARES 2019-01-03 -       20.0              2019-01-13 -       20.0PIH    SHARES 2019-01-13 -      -10.0       VALUE  2019-01-03 -      -25.0*我想重置索引以将“数量”作为多索引和“下拉”删除，但随后分组变为未堆叠，并且仅在系列转换为数据帧之后。我正在尝试遍历组：    for ticker, action, date, time in grouped:        print(ticker)        print(action)        print(date)        print(time)但我得到以下信息： TypeError: 'float' object is not iterable附加信息：我从以下内容中获得了提到的数据框：orders = pd.DataFrame(OrderedDict([        ('Ticker', tickers),        ('Action', actions),        ('Unit', units),        ('Amount', amounts),        ('Date', dates),        ('Time', times),    ]))    df_orders = pd.DataFrame(orders)if not df_orders.empty:    df_orders.loc[df_orders['Action'] == 'SELL', 'Amount'] *= -1    grouped = df_orders.groupby(['Ticker', 'Unit', 'Date', 'Time'])['Amount'].apply(np.sum)     print(grouped)其中tickers, actions,units等都是列表编辑：我认为最好显示我想要处理获取的数据的逻辑。total = 0for ticker in tickers:     for date in dates:            if unit=='SHARES':            total += some_function(ticker, date)        else:            total += some_function(ticker, date)  请注意，在这种情况下，股票代码中的每个股票代码都是唯一的。那么你将如何以这种方式迭代分组系列？