具有海运的列
具有海运的列
提问于 2018-04-05 11:17:46
我有这个数据：
df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'], 'col2': ['A1', 'B1', 'B1', 'B1', 'A1']})
col1 col2
0 A A1
1 A B1
2 B B1
3 B B1
4 B A1我做了一次集体表演。结果是一个多索引列。
df = df.groupby(['col1']).agg({'col2': ['nunique','count']})
col2
nunique count
col1
A 2 2
B 2 3然后，我在海运图书馆做了一个连接图
sns.jointplot(x=['col2','nunique'],y=['col2','count'],data=df,kind='scatter')我犯了这个错误
TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index我的问题是：
是否有一种方法可以将多索引列拆分为两个独立的列，如以下所示？
col1 col2_unique col2_count
A 2 2
B 2 3或
是否有方法将多索引列合并起来？
谢谢你的帮助！
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2018-04-05 11:21:43
您可以通过在列表中指定列col2来更改聚合，并且在agg中只使用聚合函数来避免列中的MultiIndex：
df = df.groupby(['col1'])['col2'].agg(['nunique','count'])
print(df)
nunique count
col1
A 2 2
B 2 3
sns.jointplot(x='nunique', y='count', data=df, kind='scatter')如果需要在MultiIndex中使用dictinary，也可以使用扁平的agg --例如聚合另一列：
df = df.groupby(['col1']).agg({'col2': ['nunique','count'], 'col1':['min']})
df.columns = df.columns.map('_'.join)
print (df)
col1_min col2_nunique col2_count
col1
A A 2 2
B B 2 3页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/49671050
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