groupby转为dataframe

使用`reset_index()`方法即可将`groupby`对象转换为数据框。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'age': [25, 30, 35, 40, 45, 50],
        'score': [80, 90, 85, 95, 75, 70]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照name分组并求平均值
grouped = df.groupby('name').mean()

# 将groupby对象转为数据框
result = grouped.reset_index()

print(result)

输出结果：

      name   age  score
0    Alice  32.5   87.5
1      Bob  37.5   82.5
2  Charlie  42.5   77.5

相关问题

dataframe 分组求平均后，转为dataframe格式

可以使用`groupby`函数进行分组求平均，然后使用`reset_index`函数将结果转化为DataFrame格式，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'group': ['A', 'B', 'A', 'B'],
    'value': [1, 2, 3, 4]
})

# 按照 group 列分组求平均
df_avg = df.groupby('group').mean()

# 将结果转化为DataFrame格式
df_avg = df_avg.reset_index()

print(df_avg)

输出结果为：

  group  value
0     A    2.0
1     B    3.0

pandas groupby后转为二维

在pandas库中，当你使用`groupby()`函数对数据框按照某一列或多列进行分组后，通常会得到一个`GroupBy`对象。这个对象包含了每个组的聚合结果，但它本身并不是二维的数据结构，而是可以进一步操作的 Series、DataFrame 或者更复杂的结果。

如果你想将`groupby()`后的结果转换为二维表格，也就是汇总后的 DataFrame 格式，你可以通过调用 `.apply()` 函数并指定聚合函数（如`sum()`, `mean()`, `count()`等），或者直接使用`.agg()`方法来进行汇总，并设置合适的列名。例如：

# 假设df是一个包含需要分组和计算的DataFrame
grouped = df.groupby('column_to_group').agg({'another_column': 'sum', 'yet_another_column': 'mean'})

# 如果你想使用自定义函数，例如求最大值
grouped = df.groupby('column_to_group').apply(lambda x: x[['column']].max())

# 输出的就是一个二维的DataFrame，每一行对应一个分组，每列是对应聚合后的结果

如果你想要获取的是每个组的原始数据，而不是统计结果，那么可以直接访问`groupby()`返回的对象的`groups`属性，它是一个字典，键是组标签，值是对应的索引数组。