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在pandas中排除分组依据后的列

在pandas中,可以使用groupby()函数对数据进行分组操作。在分组后,如果想要排除分组依据后的列,可以使用drop()函数来实现。

具体步骤如下:

  1. 首先,使用groupby()函数对数据进行分组,指定分组依据的列名或列名列表。
  2. 接着,使用drop()函数来排除分组依据后的列,指定需要排除的列名或列名列表。
  3. 最后,使用reset_index()函数来重置索引,以便重新组织数据。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}

df = pd.DataFrame(data)

# 分组并排除分组依据后的列
result = df.groupby(['A', 'B']).drop(['A'], axis=1).reset_index()

print(result)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
     A    B  C   D
0  bar  one  2  20
1  bar  two  4  40
2  foo  one  6  60
3  foo  two  7  70

在这个例子中,我们首先使用groupby(['A', 'B'])对数据进行分组,然后使用drop(['A'], axis=1)排除了分组依据后的列'A',最后使用reset_index()重置了索引。最终得到的结果是排除了分组依据后的列的数据框。

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