dataframegroupby变成dataframe

你可以使用`groupby`方法对DataFrame进行分组，并将其结果转换为DataFrame形式。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 假设data是一个DataFrame对象
grouped1 = data.groupby('站址编码').count() # 按照站址编码对订单号进行汇总
grouped1 = pd.DataFrame(grouped1, columns=['订单号'])

grouped2 = data.groupby('站址编码').sum()
grouped2 = pd.DataFrame(grouped2, columns=['订单号'])

regroup = grouped1.merge(grouped2, left_index=True, right_index=True, how='left')
regroup.reset_index(inplace=True)

在这个示例中，我们首先使用`groupby`方法对`站址编码`列进行分组，然后使用`count`方法和`sum`方法分别对`订单号`列进行计数和求和。接着，我们将这两个分组结果合并成一个新的DataFrame对象`regroup`，并通过`reset_index`方法重置索引，以便直接调用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [groupby的结果转换dataFrame可以直接在后文中调用](https://blog.csdn.net/qq_36952382/article/details/124630173)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [DataFrame创建数据](https://download.csdn.net/download/weixin_38665193/14858149)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]