Pandas进行groupby后多级索引问题--很实用

最新推荐文章于 2025-01-22 00:15:00 发布

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本文介绍了如何使用Pandas的groupby函数时避免多级索引问题，通过设置as_index=False参数，简化结果以便于后续运算。通过实例展示了如何对'销售额'进行按月份和客户姓名分组并求和。

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Pandas进行groupby后多级索引问题–很实用

在进行groupby后，往往出现二级索引，但是我们对df进行groupby运算的目的是这个运算结果要与原表做运算的。所以，我们必须要去掉多级索引的格式！

可以这样做：
在groupby函数中，加入as_index=False就可以了
具体代码如下：
df.groupby([‘月份’,‘客户姓名’],as_index=False)[‘销售额’].sum()

OK,问题解决了，这样的结果直接可以去跟其他表做运算了

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pandas高级技巧之多级索引和分组操作

量化风云

07-20

1212

在量化领域，Pandas是不可或缺的工具，它以强大的数据处理和分析功能，极大地简化了数据操作流程。今天我们介绍两个技巧，都跟因子检验场景相关。第一个技巧是日期按月对齐；第二个是如何提取分组的前n条记录。讲解的概念涉及到group操作、索引的frequency概念以及多级索引的操作（读取和删除）。在最后一个例子中，更是反复使用了groupby，以简洁的语法，完成了一个略为复杂的数据操作。

pandas groupby成列表、分层索引MultiIndex；python sort、sorted技巧篇

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06-09

2699

参考：https://www.it1352.com/1722954.html df = pd.DataFrame( {'a':['A','A','B','B','B','C'], 'b':[1,2,5,5,4,6]}) df1 = df.groupby('a')['b'].apply(list).reset_index(name='new')

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Python中Pandas基于Groupby可能会产生复合索引的问题

06-14

1766

在Python中，基于Pandas对数据进行处理时，Groupby能够方便的对数据进行分类统计。但是，groupby操作后可能会产生复合索引，这个问题会导致数据无法提取。例如以下问题：有一个航班数据，如下图这个航班数据需要按照年份统计，从而能够得到每年的乘客数量变化情况，因此，我首先读入数据： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt data = pd..

Python数据分析：pandas中Dataframe的groupby与索引

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weixin_39648905的博客

01-22

980

`pandas.Series.groupby` 是 Pandas 库中 `Series` 对象的一个方法，用于根据一个或多个键对 `Series` 进行分组。分组后可以对每个分组应用聚合、转换等操作。`groupby` 方法是数据分析中非常重要的工具，特别适用于需要按类别汇总或分析数据的场景。

数据分析5--多层索引与分组聚合

溪云阁

05-19

907

一、多层索引 MultiIndex，即具有多个层次的索引，有些类似于根据索引进行分组的形式。通过多层次索引，我们就可以使用高层次的索引，来操作整个索引组的数据。多层索引的创建方式第一种创建多层索引方式：我们在创建Series或DataFrame时，可以通过给index（columns）参数传递多维数组，进而构建多维索引。【数组中每个维度对应位置的元素，组成每个索引值】多维索引的也可以设置名称（names属性），属性的值为一维数组，元素的个数需要与索引的层数相同（每层索引都需要具有一个名称）。 s1

PyPackage01---Pandas16_apply返回多个值时的索引问题

此心安处是吾乡

11-27

711

pandas使用apply函数或者groupby函数返回多个值时，会出现返回多个索引的问题，介绍下解决方法。

pandas中groupby()方法 as_index属性的使用

kyle6666的博客

05-20

3453

print各种可能性 import pandas as pd df = pd.DataFrame(data = {'book':['bk1','bk1','bk2','bk2','bk3'], 'price':['12','12','5','5','45']}) print(df) print(df.groupby('book',as_index = True).sum()) print(df.groupby('book',as_index = False).sum()) output: books

pandas中groupby()函数参数as_index小结

buside的博客

01-22

9150

在官方网站中对as_index有以下介绍： as_index : boolean, default True For aggregated output, return object with group labels as the index. Only relevant for DataFrame input. as_index=False is effectively “SQL-sty...

pandas 的group 及其as_index理解

bingbangx的博客

02-10

997

以下面这张表进行说明： print(dfoff) User_id Merchant_id Coupon_id Discount_rate Distance Date_received \ 0 1439408 2632 NaN NaN 0.0 NaN 1 1439408 4663 11002.0 150:20 1.0 20160528.0...

python pandas中groupby函数as_index的入参说明

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05-24

5434

通常，pandas中的groupby（）方法在调用完毕之后，会将by之后的列修改为index。如下所示： >>> df=pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx') >>> df id name score grade 0 a bog 45.0 A 1 c jiken 67.0 B 2 i bob 23.0 A 3 b jiken 34.0 B 4 g luc

pandas——groupby操作

阿极的博客

02-12

1万+

在数据分析中，我们往往需要在将数据拆分，在每一个特定的组里进行运算。as_index：在groupby中使用的键是否成为新的dataframe中的索引，默认as_index=True。sort：对groupby分组后新的dataframe中索引进行排序，sort=True为升序，我们通过一个或者多个分类变量将数据拆分，然后分别在拆分以后的数据上进行需要的计算。squeeze ：如果可能的话，减少返回类型的维数，否则返回一个一致的类型。pandas中的groupby提供了一个高效的数据的分组运算。

pandas 的groupby函数

stigin的博客

06-27

1183

从pandas的说明文档中大概可以理解到：一个完整的 groupby 过程可以包括：splitting， applying， transform 三部分。 groupby() 返回的是一个带划分信息的GroupBY对象，此时没有实施具体的切分等操作（如果后续的apply没有必要的话，会尽可能的不进行修改操作）。例子： df.groupby( 'column1' ) 将df按照 colum

Pandas GroupBy对象索引与迭代

Claroja

06-08

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import pandas as pd df = pd.DataFrame({'性别' : ['男', '女', '男', '女', '男', '女', '男', '男'], '成绩' : ['优秀', '优秀', '及格', '差',

Pandas GroupBy三层套路？as_index是什么？一个案例分析

万万妹学python

07-29

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通过例子，展示GroupBy特性与分组

25-python函数（低阶）

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一.函数的作用函数的本质就是将一段具有独立功能的代码块整合到一个整体并命名，在需要的时候通过调用函数名完成某种需求，以提高代码的利用率，从而在稳定系统的同时减轻程序员的工作。二.函数的使用过程函数使用分为两个步骤，先定义，后调用定义函数： def 函数名(参数): 代码1 代码2 …… 调用函数：函数名(参数) 三.函数的参数需求：用函数实现1和2加法运算 ①不使用参数 def add_num(): result = 1 + 2 print(result

pandas多级索引

01-18

Pandas中的多级索引是一种强大的工具，用于处理具有多个维度或层次的数据。它可以在行和列上创建层次结构，提供更灵活的数据表示和分析方式。以下是一个演示多级索引的例子： ```python import pandas as pd # 创建一个具有多级索引的DataFrame data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]} index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'A'), ('Group1', 'B'), ('Group2', 'A'), ('Group2', 'B')]) df = pd.DataFrame(data, index=index) # 查看DataFrame print(df) # 通过多级索引进行数据选择 print(df.loc['Group1']) # 选择Group1的所有行 print(df.loc[('Group1', 'A')]) # 选择Group1的A行 # 通过多级索引进行数据操作 df.loc[('Group1', 'A'), 'C'] = 100 # 修改Group1的A行的C列的值 print(df) # 通过多级索引进行数据分析 print(df.groupby(level=0).sum()) # 按第一级索引进行分组并求和 ``` 这个例子中，我们创建了一个具有多级索引的DataFrame，并展示了如何通过多级索引进行数据选择、操作和分析。