在Pandas中,groupby函数用于对数据进行分组,而reset_index函数则用于重置索引。当我们在使用groupby进行分组操作后,通常索引会被丢弃,此时可以通过reset_index来重置索引,使得结果更加直观和易于处理。 具体来说,reset_index函数可以将分组后的结果转换为一个新的DataFrame,其中原来的索引(通常是分组键)会变成一个或多个...
python pandas中reset_index方法的使用reset_index()方法可能最经常使用的地方是处理groupby()方法调用后的数据。官方文档是这样介绍该函数的功能的,As a convenience, there is a new function on DataFrame…
有两种方法可以完成所需的操作,第一种是用reset_index,第二种是在groupby方法里设置as_index=False。个人更喜欢第二种方法,它只涉及两个步骤,更简洁。 >>> df0.groupby("team").mean().reset_index() team A B C 0 X 0.445453 0.248250 0.864881 1 Y 0.333208 0.306553 0.443828 >>> df0.groupby("team...
data4.reset_index(drop=True, inplace=True) drop=True 不保留原索引 inplace=True 就地重置原对象 四、分组 groupby 之后索引设置为列 分组之后分组列默认作为索引index,可重置为列。 # 添加列data3['team'] = ['x','x','y','y','y']# 分组之后重设索引data3.groupby('team').mean().reset_ind...
然后通过aggregate()函数，对分组后的数据进行sum的汇总聚合操作。注意，这里聚合的列是C和D两列。以下是更加简易的聚合方法 重新生成数据标签索引 也可以使用reset_index函数，重新生成索引 可以看出，重新生成索引之后，聚合后的结果数据集，更加整理，美观。以上就是我们groupby第二部分的内容。
# 使用 groupby 按城市分组,并计算每个组的总费用grouped=df.groupby('城市')['费用'].sum().reset_index()print(grouped)# 输出按城市分组后的总费用数据 1. 2. 3. 4. 注释 groupby('城市'):按“城市”列进行分组。 ['费用'].sum():针对“费用”列计算每个城市的总和。
2. 将 groupby 结果转换成 DataFrame 通过上面的示例,我们可以看到groupby函数的结果是一个GroupBy对象,并且索引是分组的列名。如果我们需要将其转换成DataFrame并设置合适的索引,可以使用reset_index函数。 df_new=grouped.reset_index()print(df_new) 1.
`df=df.groupby(["file_type","object"]).agg({'page_num':['sum','count','mean']}).reset_index()`存为excel后变成这个样子不能用了我希望的结果是这样就可以直接作为一个dataframe用于后续的操作。该怎么办呢?谢谢 python 有用关注2收藏 回复 阅读2.6k 1...
ttm.groupby(['clienthostid'], as_index=True, sort=False)['LoginDaysSum'].apply(lambda x: x.iloc[0] / x.iloc[1]).reset_index() clienthostid LoginDaysSum 0 1 1.0 1 3 1.5 原文由 piRSquared 发布,翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议 有...
Loss Dragon:用Python开始的数据分析——分组groupby(1)92 赞同 · 13 评论文章 一、复杂的agg运算 有N列需要对应N种不同的运算,全都扔过来吧~~ 例如,column1/2 都要计算mean column 3/4 不仅要计算mean 还要计算sum dict1 = dict({k:'mean' for k in ['column1','clolumn2']}, **{k:['sum...