groupby结果转Dataframe

可以使用`pd.DataFrame()`将`groupby`的结果转换为DataFrame。具体操作如下：

假设有一个DataFrame `df`，需要对`df`按照`col1`分组，并计算每组中`col2`的平均值，代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'col1': ['A', 'B', 'A', 'B'],
    'col2': [1, 2, 3, 4]
})

grouped = df.groupby('col1')['col2'].mean()

`grouped`的结果是一个Series：

col1
A    2
B    3
Name: col2, dtype: int64

将其转换为DataFrame的方法如下：

result = pd.DataFrame({'col1': grouped.index, 'col2_mean': grouped.values})

`result`的结果为：

  col1  col2_mean
0    A          2
1    B          3

相关问题

pandas groupby 转成dataframe

### 回答1：
可以使用 pandas 的 `groupby` 方法将数据按照特定的列分组，然后使用 `reset_index()` 方法将分组后的结果转化为数据框。

示例代码如下:

import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
                         'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three',
                         'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]})

# 分组
grouped = df.groupby(['A', 'B'])

# 转成数据框
result = grouped.sum().reset_index()
print(result)

输出：

     A      B   C   D
0  bar    one   2  20
1  bar  three   4  40
2  foo    one   8  80
3  foo    two   8  80
4  foo  three   8  80

在上面这个示例中，我们将数据按照 'A' 和 'B' 两列进行分组，然后使用 `sum()` 方法对每组数据求和，最后使用 `reset_index()` 方法将分组后的结果转化为数据框。

### 回答2：
在使用pandas进行数据处理时，常常需要将数据按照某些条件进行分组，这时候就可以使用groupby操作。groupby操作可以将数据按照指定的列或多列进行分组，并对每个分组进行聚合操作，例如计算平均值、总和等等。但是groupby操作得到的结果是一个groupby object对象，如果需要进一步处理，需要将其转化为dataframe。

转化为dataframe的方法有几种，以下是两种常见的方法：

方法一：使用groupby的agg()函数进行聚合，并指定as_index=False参数。

例如，我们有以下的数据集：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Alice', 'Charlie'],
    'year': [2017, 2017, 2018, 2018, 2019, 2019],
    'score': [80, 70, 90, 80, 85, 95]
}

df = pd.DataFrame(data)

我们想按照name和year进行分组，计算每个人每年的平均成绩，并将结果转化为dataframe，代码如下：

grouped = df.groupby(['name', 'year']).agg({'score': 'mean'})
result = grouped.reset_index()

这里将groupby的结果使用agg()函数进行聚合操作，将score列按照平均值进行计算，然后使用reset_index()将结果转化为dataframe。

方法二：使用groupby的size()函数进行计数操作，并使用unstack()函数进行转换。

例如，我们有以下的数据集：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Alice', 'Charlie'],
    'year': [2017, 2017, 2018, 2018, 2019, 2019],
    'score': [80, 70, 90, 80, 85, 95]
}

df = pd.DataFrame(data)

我们想按照name和year进行分组，计算每个人每年的成绩数，并将结果转化为dataframe，代码如下：

grouped = df.groupby(['name', 'year']).size()
result = grouped.unstack(fill_value=0).reset_index()

这里将groupby的结果使用size()函数进行计数操作，然后使用unstack()函数将结果转化为dataframe。

无论是哪种转化方法，我们都可以得到一个转化后的dataframe，便于我们进行进一步的数据分析和可视化操作。

### 回答3：
Pandas的groupby函数可以按照指定的列进行分组，将数据分组后进行聚合操作，如求和、平均值等。groupby后的数据类型是DataFrameGroupBy对象，可以通过apply、agg等方法进行进一步的操作。

如果需要将groupby后的结果转换成DataFrame，可以使用reset_index()方法。reset_index()方法可以还原索引，将分组后的数据转换成DataFrame，其中包含了所有分组列以及聚合后的结果。

例如，对以下数据进行分组和聚合操作：

import pandas as pd
 
data = {"class": ["A", "B", "C", "A", "B", "C"],
        "score": [80, 90, 70, 85, 95, 75],
        "name":["Tom", "Jerry", "Lucy", "Lily", "Amy", "John"]}
df = pd.DataFrame(data)
grouped = df.groupby("class")["score"].agg(["mean", "max"])

得到的grouped数据如下：

           mean  max
class              
A      82.500000   85
B      92.500000   95
C      72.500000   75

可以使用reset_index()方法将其转换成DataFrame：

result = grouped.reset_index()

得到的result数据如下：

  class  mean  max
0     A  82.5   85
1     B  92.5   95
2     C  72.5   75

可以看到，转换后的result数据包含了groupby列“class”，以及聚合后的结果“mean”和“max”。如果对多列进行groupby，则需要使用多列的名称进行分组。转换成DataFrame的方法也一样，使用reset_index()即可。

dataframe groupby 结果写成dataframe

您好！对于将 DataFrame 的 groupby 结果写回到 DataFrame 中，您可以使用 `transform` 方法。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'three', 'three'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                   'D': [7, 8, 9, 10, 11, 12]})

# 对 A 列进行分组，并计算每组的平均值
df['mean'] = df.groupby('A')['C'].transform('mean')

print(df)

输出结果如下：

     A      B  C   D  mean
0  foo    one  1   7   3.0
1  bar    one  2   8   4.0
2  foo    two  3   9   3.0
3  bar    two  4  10   4.0
4  foo  three  5  11   3.0
5  bar  three  6  12   4.0

在上述示例中，我们对 DataFrame 的 A 列进行了分组，并使用 `transform` 方法计算了每个分组的 C 列的平均值，并将结果写回到新的列 mean 中。