如何在pandas的groupby后保持原始列名？

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：

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。

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。

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 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。

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：

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：

grouped = grouped.rename(columns={'column_name': 'new_name'})

其中 `column_name` 是原始列名，`new_name` 是新的列名。