我有以下熊猫数据框:
token year uses books
386 xanthos 1830 3 3
387 xanthos 1840 1 1
388 xanthos 1840 2 2
389 xanthos 1868 2 2
390 xanthos 1875 1 1
我聚合具有重复
token
和 years
的行,如下所示:
dfalph = dfalph[['token','year','uses','books']].groupby(['token', 'year']).agg([np.sum])
dfalph.columns = dfalph.columns.droplevel(1)
uses books
token year
xanthos 1830 3 3
1840 3 3
1867 2 2
1868 2 2
1875 1 1
我不想在索引中包含“token”和“year”字段,而是希望将它们返回到列并具有整数索引。
reset_index()
>>> g
uses books
sum sum
token year
xanthos 1830 3 3
1840 3 3
1868 2 2
1875 1 1
[4 rows x 2 columns]
>>> g = g.reset_index()
>>> g
token year uses books
sum sum
0 xanthos 1830 3 3
1 xanthos 1840 3 3
2 xanthos 1868 2 2
3 xanthos 1875 1 1
[4 rows x 4 columns]
as_index=False
>>> g = dfalph[['token', 'year', 'uses', 'books']].groupby(['token', 'year'], as_index=False).sum()
>>> g
token year uses books
0 xanthos 1830 3 3
1 xanthos 1840 3 3
2 xanthos 1868 2 2
3 xanthos 1875 1 1
[4 rows x 4 columns]
我与接受的答案不同。 虽然有两种方法可以做到这一点,但这些方法不一定会产生相同的输出。特别是当您在
Grouper
中使用
groupby
时
index=False
reset_index()
示例
df
+---------+---------+-------------+------------+
| column1 | column2 | column_date | column_sum |
+---------+---------+-------------+------------+
| A | M | 26-10-2018 | 2 |
| B | M | 28-10-2018 | 3 |
| A | M | 30-10-2018 | 6 |
| B | M | 01-11-2018 | 3 |
| C | N | 03-11-2018 | 4 |
+---------+---------+-------------+------------+
它们的工作方式不同。
df = df.groupby(
by=[
'column1',
'column2',
pd.Grouper(key='column_date', freq='M')
],
as_index=False
).sum()
以上将给出
+---------+---------+------------+
| column1 | column2 | column_sum |
+---------+---------+------------+
| A | M | 8 |
| B | M | 3 |
| B | M | 3 |
| C | N | 4 |
+---------+---------+------------+
同时,
df = df.groupby(
by=[
'column1',
'column2',
pd.Grouper(key='column_date', freq='M')
]
).sum().reset_index()
会给
+---------+---------+-------------+------------+
| column1 | column2 | column_date | column_sum |
+---------+---------+-------------+------------+
| A | M | 31-10-2018 | 8 |
| B | M | 31-10-2018 | 3 |
| B | M | 30-11-2018 | 3 |
| C | N | 30-11-2018 | 4 |
+---------+---------+-------------+------------+
如果您有
MultiIndex
并且只想重置特定索引级别,您可以使用 reset_index中的参数
level
。例如:
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('one', 'a'), ('one', 'b'), ('two', 'a'), ('two', 'b')], names=['A', 'B'])
s = pd.DataFrame(np.arange(1.0, 5.0), index=index, columns=['C'])
C
A B
one a 1.0
b 2.0
two a 3.0
b 4.0
重置第一级:
df.reset_index(level=0)
输出:
A C
B
a one 1.0
b one 2.0
a two 3.0
b two 4.0
重置第二级:
df.reset_index(level=1)
输出:
B C
A
one a 1.0
one b 2.0
two a 3.0
two b 4.0
您需要添加
drop=True
:
df.reset_index(drop=True)
df = df.groupby(
by=[
'column1',
'column2',
pd.Grouper(key='column_date', freq='M')
]
).sum().reset_index(drop=True)