Flask return pd dataframe groupby -如何删除用于分组的列？

在Flask中，如果要返回一个经过分组的pandas DataFrame，并且想要删除用于分组的列，可以按照以下步骤进行操作：

首先，确保你已经安装了pandas和Flask库，并导入它们：

import pandas as pd
from flask import Flask, jsonify

创建一个Flask应用程序：

app = Flask(__name__)

定义一个路由，用于处理请求并返回经过分组的DataFrame：

@app.route('/grouped_data', methods=['GET'])
def get_grouped_data():
    # 创建一个示例DataFrame
    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)

    # 对DataFrame进行分组并计算平均值
    grouped_df = df.groupby(['A', 'B']).mean()

    # 删除用于分组的列
    grouped_df = grouped_df.reset_index(drop=False)

    # 将DataFrame转换为JSON格式并返回
    return jsonify(grouped_df.to_dict(orient='records'))

在上述代码中，我们首先创建了一个示例DataFrame，然后使用groupby()方法对其进行分组，并计算每个组的平均值。接下来，我们使用reset_index()方法来删除用于分组的列，并将DataFrame转换为JSON格式。最后，我们使用jsonify()函数将结果返回给客户端。

请注意，上述代码仅为示例，你可以根据自己的实际需求进行修改和扩展。

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