如何在pandas的groupby后保持原始列名?
时间: 2024-07-04 17:00:23 浏览: 87
在Pandas中,当你使用`groupby`方法对数据分组后,原始列名通常会被改变,因为`groupby`返回的是一个GroupBy对象,它的列名通常是基于分组的关键字。然而,你可以采取一些措施来保留原始列名。
1. **直接调用**:如果你想要在分组后立即查看结果,可以直接使用`.apply()`或`.agg()`等方法,这样原始列名会作为新列名出现。例如:
```python
df.groupby('column_name').apply(lambda x: x)
```
2. **`reset_index`**:在分组操作后,可以调用`.reset_index()`方法,这将重新创建行索引并将分组键添加为一个新的列,同时保持原始列名。
```python
grouped = df.groupby('column_name')
result = grouped.reset_index()
```
3. **`rename`**:在分组之前,你也可以使用`.rename(columns={old_name: new_name})`来重命名原始列,然后再进行分组。之后在结果中恢复原名。
```python
df = df.rename(columns={'original_name': 'new_name'})
grouped = df.groupby('new_name')
result = grouped.agg({'original_name': 'sum'}) # 假设你想求和
```
相关问题
pandas在groupby后会有level_0
在使用pandas进行groupby操作后,会出现level_0这个列名。这是因为在groupby操作中,如果groupby的列是多层次的索引(MultiIndex),则会生成一个新的DataFrame,将groupby的索引作为新生成DataFrame的列,名为level_0。level_0列是一个整数列,表示的是原始数据中的层次化索引中的第一级索引的值。
例如,如果我们有一个DataFrame包含学生的姓名、科目和成绩,然后我们将它groupby根据科目进行分组,结果将会是一个具有MultiIndex的DataFrame,其中level_0列将会是原始数据中科目的索引值。
这个level_0列可以用于后续的数据分析和操作,比如筛选特定的组,计算每个组的统计指标等。如果我们不需要level_0列,可以通过reset_index()方法将其转换为普通的整数索引,使得结果DataFrame没有MultiIndex,而是直接使用默认的整数索引。
pandas group by count
可以使用 Pandas 的 `groupby` 函数和 `count` 函数来实现。
假设有一个名为 `df` 的 Pandas DataFrame,其中有一个名为 `category` 的列,我们想要按照 `category` 列对数据进行分组,并统计每个分组中的行数,可以使用以下代码:
```python
grouped = df.groupby('category').count()
```
这将返回一个新的 DataFrame,其中包含每个分组的行数。如果还需要重命名 DataFrame 中的列,可以使用 `rename` 函数:
```python
grouped = grouped.rename(columns={'column_name': 'new_name'})
```
其中 `column_name` 是原始列名,`new_name` 是新的列名。
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