将groupby的结果转换为DataFrame,可以使用agg
函数或者apply
函数来实现。
agg
函数:df_grouped = df.groupby('column_name').agg({'agg_column': 'agg_function'})
df_grouped = df_grouped.reset_index()
其中,column_name
是用于分组的列名,agg_column
是要聚合的列名,agg_function
是要应用的聚合函数(如sum、mean、count等)。agg
函数会返回一个聚合后的DataFrame,然后通过reset_index
将分组列转换为普通列。
apply
函数:df_grouped = df.groupby('column_name').apply(func)
df_grouped = df_grouped.reset_index(level='column_name', drop=True).reset_index()
其中,column_name
是用于分组的列名,func
是自定义的函数,用于对每个分组进行操作。apply
函数会对每个分组应用func
函数,并返回一个包含结果的Series。然后通过reset_index
将分组列转换为普通列,并重置索引。
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以上是如何将groupby的结果转换为DataFrame的答案,希望对你有帮助。
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