df.groupby('type')['type'].count() 转换为DF 并重新命名列
时间: 2023-09-26 09:06:57 浏览: 30
可以使用以下代码将上述结果转换为DataFrame并重新命名列:
```
new_df = pd.DataFrame(df.groupby('type')['type'].count()).reset_index().rename(columns={'type': 'count'})
```
这将会创建一个新的DataFrame对象`new_df`,其中包含两列:'type'和'count',其中'count'列对应每种'type'出现的次数。`reset_index()`函数用于将分组的结果转换为DataFrame,并将'type'列变为普通列。`rename()`函数则用于将'type'列的名称修改为'count'。
相关问题
df.groupby().count()
df.groupby().count() 是 Pandas 中的一个函数,它可以对数据进行分组并计算每个组中的元素数量。具体来说,它会对 DataFrame 中的所有列进行分组,并返回每个组中的元素数量。
class 'pandas.core.series.Series 转换为DF 并重新命名列
你可以使用 `to_frame()` 函数将 `Series` 转换为 `DataFrame`,并使用 `rename()` 函数重新命名列名。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 Series
s = pd.Series([1, 2, 3], name='numbers')
# 将 Series 转换为 DataFrame,并重新命名列名
df = s.to_frame().rename(columns={'numbers': 'new_name'})
print(df)
```
输出:
```
new_name
0 1
1 2
2 3
```
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