Pandas DataFrame：无法迭代分组系列

Question

所以我有以下熊猫系列grouped：

                               Amount

Ticker Unit   Date       Time        

FLWS   SHARES 2019-01-03 -       20.0

              2019-01-13 -       20.0

PIH    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 = 0

for 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？