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。

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

weixin_42357472的博客

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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pandas【groupby函数】用法总结

小董同学西北民族

07-02

3587

gandas中groupby函数的所有参数用法总结。

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

最新发布

weixin_39648905的博客

01-22

981

`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。

Python科学计算之Pandas索引与Groupby操作

小叮当的博客

09-29

2118

文章目录索引操作Groupby操作索引操作一个简单的索引操作（之前博客里也写过，这次简单地复习一下） import pandas as pd #读取csv文件 df = pd.read_csv('./data/titanic.csv') #定位两个列的名字，取前10个数 df[['Age','Fare']][:10] iloc 用position来去定位 #遍历索引为0的整个一行数据 df.iloc[0] #索引切片取0-4行的1,2列的数据 df.iloc[:5,1:3] loc

数据分析5--多层索引与分组聚合

溪云阁

05-19

910

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

9153

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

weixin_45144170的博客

05-24

5435

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

1184

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

1万+

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

912

通过例子，展示GroupBy特性与分组

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。