当as_index=True时，通过添加额外数量的熊猫分组
是指在使用pandas库进行数据分组时，将分组的列也作为索引列进行展示。
在pandas中，可以使用groupby()函数对数据进行分组操作。默认情况下，groupby()函数会将分组的列作为索引列，并且as_index参数的默认值为True。当as_index=True时，分组的列会作为索引列展示，而不是作为普通的列。
这种方式的优势在于可以更方便地对分组后的数据进行进一步的操作和分析。例如，可以通过索引列进行筛选、排序、聚合等操作，提高数据处理的效率和灵活性。
应用场景：
- 数据分析和统计：当需要对数据进行分组并进行统计分析时，可以使用as_index=True来展示分组的结果。
- 数据可视化：在绘制柱状图、折线图等图表时，可以使用as_index=True来保留分组的索引信息，使图表更加清晰和易于理解。
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相关·内容
我正在尝试将.groupby()函数与熊猫数据格式一起使用，但我一直在尝试对列进行分组。我试着按年分组，它成功地做到了，但是
将移除列名，因此无法调用该列。添加了一个具有列名的额外行，但我无法访问它。我做错了什么吗？
例如，我运行了下面的代码
stats2 = stats.groupby('yearID').mean()
我得到了这个结果
2B 3B HR BB 1B
yearID
1956 0.035939 0.007809 0.0
浏览 2提问于2014-10-12得票数 0
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我有两只熊猫的资料。每一个都有一个维度和一个度量。我需要根据每个表中的维度来聚合度量，并根据维度加入它们。所以：
A
dim1 met1
a 100
a 200
b 50
B
dim2 met2
a 70
a 20
c 50
我对每个dataframe使用pandas.groupby()，但是当我通过执行.dtypes来检查groupby的结果时，我发现dim1 dim2不再存在于聚合输出中。
因此，现在，当我尝试基于dim1=dim2的连接时，我得到消息，dim1，dim2不存在。
我做错什么了
浏览 0提问于2018-06-22得票数 1
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我对熊猫群功能的行为有点困惑：
df = pd.DataFrame({"row_id":[1,2,3], "group": [1,2,2], "col1":[1,100,2], "col2":[2,200,2]})
for i, e in df.groupby("group", as_index=True):
print(e.index)
在这里，我希望我将得到"group“列作为新的索引。然而，打印返回：
Int64Index([0], dtype='int64')
Int64Ind
浏览 5提问于2022-02-25得票数 0
2回答
下面是一个很小的例子，展示了我所面临的问题。让我们的初始状态如下(我只为演示目的使用字典)：
A = [{'D': '16.5.2013', 'A':1, 'B': 0.0, 'C': 2}, {'D': '16.5.2013', 'A':1, 'B': 0.0, 'C': 4}, {'D': '16.5.2013', 'A':1, 'B': 0.5, 'C'
浏览 0提问于2014-05-22得票数 1
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我有下面的df摘要：
movie id movie title release date IMDb URL genre user id rating
0 2 GoldenEye (1995) 1-Jan-95 http://us.imdb.com/M/title-exact?GoldenEye%20(... Action|Adventure|Thriller 5 3
1
浏览 3提问于2015-02-13得票数 4
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2回答
我有dataframe rounds (它是从另一个dataframe中删除一个列的结果)，具有以下结构(不能发布图片，对不起)：
----------------------------
|type|N|D|NATC|K|iters|time|
----------------------------
rows of data
----------------------------
我使用groupby，这样我就可以得到组的平均值，如下所示：
rounds = results.groupby(['type','N','D','NATC
浏览 5提问于2015-04-14得票数 2
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2回答
我有如下数据，有7列。我希望合并列1-6中具有相同值的所有行，并将相应的列-7数据之和。
0.1 0.2 0.3 0.1 0.2 0.3 0.001
0.1 0.2 0.3 0.1 0.2 0.3 0.002
0.9 0.9 0.9 0.1 0.1 0.1 0.002
0.9 0.9 0.9 0.8 0.8 0.8 0.1
0.9 0.9 0.9 0.8 0.8 0.8 0.2
0.1 0.2 0.3 0.1 0.2 0.3 0.001
0.1 0.2 0.3 0.1 0.1 0.1 0.002
0.9
浏览 0提问于2019-06-29得票数 0
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我想在名为“type”的列中对一些字符串进行分组，并将它们插入一个巧妙的栏中，问题是，从用groupby创建的新表中，我无法提取x和y来在图中定义它们：
tipol1 = df.groupby(['tipology']).nunique()
tipol1
外派给我提供了指标值，并根据重复次数进行分组。
number data
typology
one 2 113
two 33 33
three 12 88
four 44 888
five 11 66
在numb
浏览 1提问于2020-11-13得票数 0
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熊猫群后的数据栏
、、、、
在这里我解决了我的一个问题：
现在，在使用命令之后：
df.groupby('Names').agg({'Column1':'sum', 'Column2':'sum','Column3':'min'})
我有这个DataFrame (我创建了一个示例)：
Names Column1 Column2 Column3
Bob 3 3 2011
John 3 3 2005
Jonh 1 2
浏览 0提问于2018-11-09得票数 0
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我的问题很简单，但我在stackexchange或google上都没有找到答案。在大熊猫中，如何将包含两列的系列转换为dataframe？我的系列赛(agggenfreq)在下面。生成它的代码如下：
agggenfreq=df2000[['freq','name','sex']].groupby(['name', 'sex']).sum()['freq']
其中df2000是包含以下列的数据文件：
name sex freq year agg
0 Hannah F 2307
浏览 4提问于2014-05-24得票数 3
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假设以下数据
>>> import pandas as pd
>>> L = [(1,'A',9,9), (1,'C',8,8), (1,'D',4,5),(2,'H',7,7),(2,'L',5,5)]
>>> df = pd.DataFrame.from_records(L).set_index([0,1])
>>> df
2 3
0 1
1 A 9 9
C 8 8
D 4 5
2 H 7 7
浏览 4提问于2017-03-12得票数 3
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1回答
我有一个熊猫群的目标：
routeGroups = tracking.groupby(tracking.columns[0])
然后我应用一个过滤器：
filterFunc = lambda x: np.any(np.isfinite(x['LAT']))
results = routeGroups.filter(filterFunc)
results是一个dataframe，但是在dataframe中缺少了用于创建tracking.columns[0]组的列。
这种行为似乎是inconsistent..sometimes，它是缺失的，有时它不是。我不知道这是怎么回事，也不知道
浏览 3提问于2016-10-31得票数 2
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我希望根据范围找到每个组的最大值和最小值。这是数据文件
df=pd.DataFrame({
'A':['a','b','a','b','a','b','a','b'],
'B':[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.46,0.76,.9],
'C':[10,20,40,54,67,35,90,33]
})
我想要计算最小值，但基于0.2-0.5的范围，如果值在这个范围内。
我试过
df.
浏览 27提问于2022-10-15得票数 1
1回答
我不知道这个问题以前是否有人问过。在一只熊猫的数据里，我有这样的数据
A B C
1 z 0 0
2 z 1 1
3 z 2 2
4 y 0 0
5 y 1 1
6 z 2 2.5
7 z 0 0
8 z 1 0.2
9 z 2 0.8
我想要
A B C
1 z 2 2.5
2 y 1 1
3 z 2 0.8
在上面的例子中(从第一个表中)，z分别从B和C的0
浏览 0提问于2014-10-09得票数 0
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2回答
使用大熊猫库的python，我正在阅读一个csv，然后分组的结果和一个总和。
grouped = df[['Organization Name','Views']].groupby('Organization Name').sum().sort(columns='Views',ascending=False).head(10)
#Bar Chart Section
print grouped.to_string()
不幸的是，我得到了该表的以下结果：
Vi
浏览 4提问于2015-05-31得票数 4
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1回答
熊猫数据的逐行排序与聚合
、、、
我有一张熊猫餐桌df
col1 col2 count
12 15 3
13 17 5
1 36 4
15 12 7
36 1 4
等等..。我想要的是认为像'12和15‘和'15和12’是相同的，也求和他们的计数，并创建一个新的数据df2，没有重复的条目和他们的计数被添加。就像。
col1 col2 count
12 15 10 #3+7
13 17 5
1
浏览 1提问于2016-11-18得票数 0
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这是一个关于如何在熊猫中有效地应用函数的一般性问题。我经常遇到需要将函数应用于pd.Series的情况，而且只将该函数应用于唯一值会更快。
例如，假设我有一个非常大的数据集。其中一列是date，我想添加一个列，给出date季度的最后一个日期。我会这么做：
mf['qtr'] = pd.Index(mf['date']) + pd.offsets.QuarterEnd(0)
但对于大型数据集，这可能需要一段时间。因此，为了加快速度，我将提取date的唯一值，将函数应用于这些值，然后将其合并回原始数据：
dts = mf['date'].drop_d
浏览 2提问于2015-07-09得票数 5
2回答
我有一个像这样的数据仓库：
Name rent sale
0 A 180 2
1 B 1 4
2 M 12 1
3 O 10 1
4 A 180 5
5 M 2 19
如果我有一个重复行和一个列字段中的重复值 =>示例：
duplicate行A列的重复值180在列中只保留一个(不加和)或 =>示例重复行A具有不同的值<code>E 117</code>2&5在Sale列<code>E 218</code>
浏览 6提问于2021-07-20得票数 2
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我使用groupby对一些数据进行分组：
df1['N° of options'] = df.groupby(['Country','Restaurant']).Food.size()
其结果是合并成组参数的数据帧，而不是沿着单元格重复这些值。
关于如何显示这样的数据有什么线索吗？现在，我得到了这样的东西：
谢谢你！！
浏览 4提问于2022-08-24得票数 0
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1回答
计算按等级排序的熊猫小计
、、、
我想在这个数据集中计算小计：
Country Channel Genre Size Prev
UK Partners Blues 25 20
UK Stores Blues 15 10
UK Stores Rock 35 30
US Stores Rock 45 40
UK Partners Rock 55 50
US Partners Rock 65 60
UK Sto
浏览 2提问于2021-11-30得票数 0
1回答
这是一些客户在手机配件上购买的信息，我的真实数据如下所示：Abstract Model 1 ~Samsung S6 | Sold: 4
我有一个数据集，看起来像这样：
item sold
Design1 ~Model1 1
Design2 ~Model1 2
Design1 ~Model2 3
Design2 ~Model2 1
我想将item列分解为2列，design和model，并根据输入中的design+model组合的销售数据，计算每次售出design和销售model的次数。
根据第一个数据集，我的预期输出如下所示：
expected output:
浏览 0提问于2018-11-20得票数 1
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1回答
我在一家超市里有销售信息的数据。dataframe中的每一行表示一个项，具有几个作为列的特征。最初的DataFrame是这样的：
In [1]: import pandas as pd
my_data = [{'ticket_number' : '001', 'ITEM' : 'vegetable', 'ticket_line' : '1'},
{'TICKET_NUMBER' : '001', 'ITEM'
浏览 3提问于2015-10-08得票数 6
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1回答
熊猫数据聚合
、、
我有下面的熊猫数据
例如，用户1 =1的计数值为count = 1，用户1= 92的计数值为count = 2，因此我希望最终输出为用户1=1，用户2 = 92和计数= 3。此外，可能没有用户2，例如，对于用户1= 29计数值是3，但是没有用户1= 56，所以最终输出将是用户1= 29，用户2= 56和计数=3。
因此，最终的输出应该如下所示
有人能指点我怎么做吗？
浏览 2提问于2017-07-08得票数 1
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1回答
我生成一个分组数据df = df.groupby(['X','Y']).max()，然后我想要写入它(到csv，没有索引)。因此，我需要将'X‘和'Y’转换回常规列；我尝试使用reset_index()，但是列的顺序是错误的。
如何将列“X”和“Y”还原到它们原来的列位置？
是解决办法：
df.reset_index(level=0, inplace=True)
然后找到一种改变列顺序的方法？
(我还发现了)
浏览 2提问于2016-01-26得票数 5
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我的数据框中有一列，如下所示： submit_date
1 2020-12-14
3 2020-12-14
4 2020-12-14
5 2020-12-14
29 2020-12-15
...
746 2021-01-12
771 2021-01-12
744 2021-01-12
757 2021-01-12
772 2021-01-12 我想知道每天有多少提交。下面是我尝试过的代码： print(df['submit_date'].value_counts()) 这会导致： 2021
浏览 16提问于2021-01-13得票数 1
1回答
熊猫数据
、、、
我对python还是新手，需要帮助我建立一个dataframe。我有一个数据集与5个竞争对手，3个可能的情绪和一个数字称为调整计数。下面是一个示例数据文件：
我需要创建一个数据，其中有竞争对手的情绪和调整计数之和。
它应该是这样的：
Positive Balanced Negative Grand Total
A 335 208 33 576
B 346 170 97 613
C 573
浏览 0提问于2018-06-13得票数 0
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3回答
熊猫群的默认行为是将组按列转换为索引，并从dataframe的列列表中删除它们。例如，假设我有一个包含以下列的dataFrame
col1|col2|col3|col4
如果我以这种方式应用groupby (例如，使用列col2和col3 )
df.groupby(['col2','col3']).sum()
dataframe df不再在列列表中包含['col2','col3']。它们将自动转换为结果数据的索引。
我的问题是如何在列上执行groupby而又将该列保留在dataframe中？
浏览 2提问于2015-08-17得票数 105
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1回答
我有13年的天气数据，每年154天(只对夏天感兴趣)，我想从那里得到每年发生的干燥天数。这意味着我有一个很好的数据集(df)，我想缩小它(df_Ch)。我已经经受够了每年的总降雨量：
df_Ch = df.groupby(by = ["distrito", "year"], as_index=False)["Chuvia"].sum()
我现在每年都在尝试干天：
df_Ds = df.groupby(by = ["distrito", "year"], as_index=False)[when "C
浏览 2提问于2022-04-06得票数 0
1回答
基于索引范围的熊猫合并行
、、、
使用tabula，我有一个来自pdf的事务数据，它具有以下布局：
| | Details | Transaction |
--- ------------- -------------
| 0 | Date: 11:20 | Debit |
| 1 | 01/01/2020 | $100.50 |
| 2 | Date: 13:15 | Credit |
| 3 | 01/02/2020 | $50.00 |
--- ------------- -------------
我希望合并来自同一事务的行。在本例中，行0、1和2、3。
我
浏览 2提问于2020-08-12得票数 2
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下表如下：
quarter town flat_type median_rent
2011 CLEMENTI 4-RM 2250
2011 CLEMENTI 4-RM 2300
2011 CLEMENTI 4-RM 2300
2011 CLEMENTI 4-RM 2400
2011年4RM的平均租金中位数为(2250+2300+2300+2400)/4 = 2312.5.
我现在的代码是：
test = df.groupby(["town","quarter"], as_i
浏览 1提问于2022-07-14得票数 0
1回答
熊猫合并行和求和值？
、、、、
我有一些地震数据。我有我关心的大小、距离和百分比。我想把所有的震级组合在一起，并把每个震级的距离和百分比和相加。以下是我的数据的一部分：
import pandas as pd
data = {'Distance': [1, 5, 9, 3, 5, 4, 2, 3.1],
'Magnitude': [7.3, 7.3, 7.3, 6.0, 8.2, 6.0, 8.2, 5.7],
'Percent': [0.1, 0.05, 0.07, 0.11, 0.2, 0.07, 0.08,0.11]
}
浏览 3提问于2022-02-28得票数 0
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1回答
中列的问题
、、
所以我有了一个数据，我做了这个操作：
df1 = df1.groupby(['trip_departure_date']).agg(occ = ('occ', 'mean'))
问题是，当我试图绘图时，它给了我一个错误，它说trip_departure_date不存在！
我做了这个：
df1.plot(x = 'trip_departure_date', y = 'occ', figsize = (8,5), color = 'purple')
我得到了一个错误：
KeyError: 'tr
浏览 3提问于2022-05-03得票数 -1
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3回答
我对群熊和熊猫有个问题，一开始我有一张图表：
import pandas as pd
data = {'Code_Name':[1,2,3,4,1,2,3,4] ,'Name':['Tom', 'Nicko', 'Krish','Jack kr','Tom', 'Nick', 'Krishx', 'Jacks'],'Cat':['A', 'B','C','D&#
浏览 3提问于2019-11-21得票数 1
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1回答
有人能帮我了解一下这是怎么回事吗。
df = pd.DataFrame(columns=["ID", "alive", "Data"],
data=[
[154887124, True, "Data1"],
[154887124, True, "Data2"],
[159320850, True, "Data3"],
浏览 0提问于2019-08-03得票数 2
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1回答
熊猫-“怪异”数据格式
、、、
我有一个脚本可以根据HH:MM删除重复的时间，并对其进行求和。但奇怪的是..。
输出数据文件似乎有'Name: Time，dtype: object'在它下面。我的happening....! 没有列名i 似乎不能正确地添加新列请告诉我什么是
dataset:
Time Filename
12:00:00 file1.txt
12:01:00 file1.txt
12:02:11 file1.txt
12:01:50 file2.txt
12:02:11 file2.txt
12:01:50 file3.txt
12:02:11 file3.txt
1
浏览 2提问于2021-09-05得票数 1
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2回答
我有一个样本数据集：
import pandas as pd
d = {
'H#': ['12843','12843','12843','12843','20000','20000','20000','20000','20000'],
'measure':[1,1,1,3,3,3,3,2,2],
'D':[1,0,2,1,1,1,2,1,1],
'N':[2,3,1,4,5,
浏览 0提问于2017-12-18得票数 1
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我使用df.groupby创建了一个更小的数据集(df_region_decade)，我希望它更多的是方形的。为了做到这一点，我想将'year_cat‘移动到列中，其中'eventid'.count()是值。
最后，我想创建一个seaborn热图，其中区域位于y轴上，年份在x轴上。
当我试图将它与上述“目标”结合起来时，我会得到：
Key_Error：'region_txt‘
我还试图重置索引，并从那里工作，但我没有设法解决问题。
浏览 0提问于2020-09-22得票数 0
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1回答
我有这只熊猫的数据
我要那个
如果有一天，某一行condition_2在一行condition_1之前为“True”，则将condition_2行更改为NaN。
Dataframe结构:在列的同一行中不可能有True和True
因此，在前面的dataframe中，应该是这样的：
这是示例代码：
import pandas as pd
from datetime import datetime
tbl = {"date" :["2022-02-27", "2022-02-27", "2022-02-27", &#
浏览 2提问于2022-07-01得票数 0
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1回答
我有一个具有以下结构的数据框架
Goals Team Day
1 Madrid monday
3 Madrid friday
3 Man U monday
2 Man u sunday
etc etc etc
因此，我有一个数据框架，其中包含了数百个团队、一周中的几天和目标。
我想要做的是创建一个数据create，其中包含团队和日之间每一个可能的组合中的平均值，例如：
Team Day Average
Madrid monday 5.6
Madrid tues
浏览 0提问于2018-08-07得票数 1
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2回答
我正在使用熊猫groupBy，并且注意到它正在删除运行它的值的头名。
data = pd.read_csv("<CSV FILE NAME>", low_memory=False)
print data.head()
print data.columns
给出以下输出：
Store ID Daily Sales
0 4444444 436
1 4555555 406
2 6435353 487
3 3421456 637
浏览 0提问于2016-02-27得票数 7
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1回答
我是熊猫的新手，我试着用group并在一个新的专栏中创建一个列表。我的Dataframe中有3列，我创建了第4列(New_List)来从另一列创建一个列表，如下所示:使用以下代码：
( df.join(pd.Series(df.groupby(by='NO_ACCOUNTS').apply(lambda x: list(x.Bucket)，name="list_of_b")，on='NO_ACCOUNTS') )
Account_Number Bucket Number_Transactions New_List
ABA
浏览 1提问于2021-06-10得票数 1
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1回答
假设我们有这样的df (用户在同一日期可能有多行)：
df = pd.DataFrame({"user_id" : ["A"] * 5 + ["B"] * 5,
"hour" : [10] * 10,
"date" : ["2018-01-16", "2018-01-16","2018-01-18","2018-01-19","2018-02-16","2018-01-
浏览 1提问于2018-03-16得票数 2
我有一本价值字典：
{'Spanish Omlette': -0.20000000000000284,
'Crumbed Chicken Salad': -1.2999999999999972,
'Chocolate Bomb': 0.0,
'Seed Nut Muesli': -3.8999999999999915,
'Fruit': -1.2999999999999972,
'Frikerdels Salad': -1.2000000000000028,
'Seed Nut
浏览 10提问于2017-03-21得票数 2
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我有一个数据文件，它看起来像这样简化
id surface longitude latitude othercolumns
1 20 5.878 46.943 ...
1 15 5.88 46.7 ...
1 25 5.5 47 ...
2 30 9.6 40.2 ...
3 10 4.7 36 ...
3 25 3.8 41 ...
我读过一些建议群的帖子，但在本例中，据我所知，它似乎不
浏览 8提问于2022-05-11得票数 0
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4回答
我有如下的df：
col1 col2
-----------
a 1b
a 1b
a 1a
b 2a
b 3f
我想计算一下每个col1元素有多少唯一的对: output：
(a, 2)
(b, 2)
浏览 5提问于2022-02-03得票数 0
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熊猫群群
、
我想升级熊猫到版本1，从0.25.3给出一个数据
import pandas as pd
d = {'group': [1, 2, 2], 'value': [3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data=d)
我应该如何迁移以下组
aggregation = {
"value": {
"min": lambda x: x.min(skipna=True),
}
}
grouped = (
df[["group", "value"]]
浏览 2提问于2020-02-25得票数 0
1回答
我有一个熊猫系列，有两个指数：
df_agg=df.groupby(['yearID','teamID']).sum()['Salary']
df_agg.head()
yearID teamID
1985 ATL 14807000
BAL 11560712
BOS 10897560
CAL 14427894
CHA 9846178
我想把int转换成一个熊猫数据框架，比如
yearID teamID
浏览 4提问于2018-01-16得票数 5
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我有一个这样的数据框架：
prefix input_text target_text score
X V A 1
X V B 2
X W C 1
X W B 3
我希望将它们按某些列分组，并将列target_text连接起来，同时在每个组中获得score的最大值，并识别得分最高的target_text，如下所示：
prefix input_text target_text score
浏览 0提问于2021-07-11得票数 2
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1回答
熊猫-群后返回数据
、、、
我有一只熊猫df
Name No
A 1
A 2
B 2
B 2
B 3
我想按列Name、sum列No分组，然后返回如下所示的2列数据帧：
Name No
A 3
B 7
我试过：
df.groupby(['Name'])['No'].sum()
但它没有返回我想要的数据。我不能将结果作为列添加到dataframe中。
真的很感谢你的帮助
浏览 2提问于2016-06-23得票数 5
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