除了pandas中的一个索引列以外的所有内容进行分组

我的数据分析反复出现在一个简单但不确定的主题上,即"除了一切之外的一切".拿这个多索引的例子,df:

                      accuracy  velocity
name condition trial                    
john a         1     -1.403105  0.419850
               2     -0.879487  0.141615
     b         1      0.880945  1.951347
               2      0.103741  0.015548
hans a         1      1.425816  2.556959
               2     -0.117703  0.595807
     b         1     -1.136137  0.001417
               2      0.082444 -1.184703

例如,我现在要做的是对所有可用试验进行平均,同时保留有关名称和条件的信息.这很容易实现:

average = df.groupby(level=('name', 'condition')).mean()

然而,在现实条件下,多索引中存储的元数据要多得多.该指数每行容易跨越8-10列.所以上面的模式变得非常笨拙.最终,我正在寻找一个"丢弃"操作; 我想执行抛出或减少单个索引列的操作.在上面的情况下,这是试用号码.

我应该咬紧牙关还是有更惯用的方式来解决这个问题？这可能是反模式!当谈到"真正的熊猫方式"时,我想建立一个体面的直觉...在此先感谢.