group by 熊猫后如何重置索引？
Python 的 groupby() 功能多才多艺。它用于根据一些标准将数据分组，如平均值、中位数、数值计数、等。为了在 groupby() 之后重置索引，我们将使用 reset_index() 功能。
以下是描述如何在 熊猫 : 中group by()后重置索引的各种示例
例 1
Python 3
# import required modules
import numpy as np
import pandas as pd
# creating dataframe
df = pd.DataFrame({'Subject': ['Physics',
'Chemistry',
'Maths'],
'Marks': [4, 8, 5]})
# grouping the data on the basis of
# subject and mean of marks.
df_grouped = df.groupby(['Subject']).mean()
# display dataset
df_grouped
输出:
数据分组后重置索引，使用 reset_index()，是 python 提供的给数据添加索引的功能。
Python 3
# reset index
df_grouped.reset_index()
输出:
例 2:
正在创建数据框。
Python 3
# import required modules
import pandas as pd
import numpy as np
# creating dataframe
df2 = pd.DataFrame({'Student': [1, 2, 3, 4, 1, 3, 2, 4, 1, 2, 4, 3],
'Amount': [
10, 20, 30, 40, 20, 60, 40, 80, 30, 60, 120, 90]})
# grouping the data
df2_group = df2.groupby(['Student'])
# grouped on the basis of students and
# with the value of count of amount
df2_grouped = df2_group['Amount'].value_counts()
# display dataset
print(df2_grouped)
输出:
重置索引。这会给你一个错误。
Python 3
# this will generate an error.
df2_grouped.reset_index()
输出:
命名 reset_index() 将对索引进行分组和重置。
Python 3
# resetting index on the basis of count
df2_grouped.reset_index(name = 'count')
输出:
例 3
这里还有一个例子来描述如何在使用 groupby()后重置 dataframe。
Python 3
# import required modules
import numpy as np
import pandas as pd
# creating dataframe
df = pd.DataFrame({'Subject': ['B',
'C',
'A','D','C','B','A'],
'Marks': [4, 8, 5,9,8,1,0]})
# grouping the data on the basis of
# subject and mean of marks.
df_grouped = df.groupby(['Subject']).mean()
# display dataset
df_grouped
# reset index
df_grouped.reset_index()
输出:
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