Wie konvertiere ich einen Pandas MultiIndex DataFrame zurück in seine ursprüngliche Single-Index-Form?

Konvertieren eines Pandas-MultiIndex-DataFrames zurück in die ursprüngliche Form

Bei der Arbeit mit Pandas-DataFrames ist es üblich, Gruppierungsvorgänge durchzuführen, um Daten zu aggregieren. Nach der Gruppierung weist der resultierende DataFrame jedoch möglicherweise eine Multi-Index-Hierarchie auf, deren Arbeit schwierig sein kann. In diesem Artikel wird eine Methode zum Konvertieren eines Multi-Index-DataFrames zurück in seine ursprüngliche Form beschrieben, mit einer einfachen Demonstration anhand eines Beispiel-DataFrames.

Das Problem

Das gegebene Beispiel DataFrame enthält mehrere Datenzeilen mit Spalten für „Stadt“ und „Name“. Wir führen eine GroupBy-Operation für den DataFrame durch und aggregieren nach „Name“ und „Stadt“ mithilfe der Funktion count(). Der resultierende gruppierte DataFrame hat einen Multi-Index von („Name“, „Stadt“).

Die Lösung

So konvertieren Sie den Multi-Index-DataFrame zurück in seinen In der ursprünglichen Form können wir die Funktionen add_suffix() und reset_index() verwenden. Die Funktion add_suffix() fügt den Spaltennamen ein Suffix hinzu und die Funktion reset_index() konvertiert den Multi-Index in einen Single-Index-DataFrame.

g1.add_suffix('_Count').reset_index()

Der resultierende DataFrame enthält die ursprünglichen Zeilen mit zusätzlichen Spalten „_Count“, um die Anzahl für jede Kombination aus „Name“ und „Stadt“ darzustellen.

Alternative Methode

Ein weiterer Ansatz zum Konvertieren des Multi-Index-DataFrame besteht darin, mit der Funktion DataFrame() und der Funktion size() einen neuen DataFrame zu erstellen, um die Zeilen für jede Kombination aus „Name“ und „ zu zählen. Stadt".

DataFrame({'count' : df1.groupby( [ "Name", "City"] ).size()}).reset_index()

Diese Methode erfordert nicht die Verwendung der Funktion add_suffix(), führt jedoch zu einem DataFrame mit einer einzelnen „count“-Spalte anstelle separater count-Spalten für jede Ebene des Multi-Index.

Durch die Verwendung dieser Methoden ist es einfach, einen Multi-Index-DataFrame zurück in seine ursprüngliche Form zu konvertieren, was weitere Datenbearbeitungs- und Analyseaufgaben erleichtert.

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