Comment reconvertir une sortie de série multi-index Pandas GroupBy en un DataFrame ?

Récupération de lignes d'une sortie de série Pandas GroupBy MultiIndex

Étant donné un DataFrame avec un multi-index, vous pouvez effectuer une opération GroupBy pour compter ou regrouper les valeurs. Cependant, le résultat obtenu est une série avec un index hiérarchique, ce qui rend difficile l'affichage des lignes brutes. Cet article explique comment reconvertir cette sortie en un DataFrame contenant les lignes d'origine.

Question :

Comment pouvez-vous transformer une sortie Pandas GroupBy multi-index Series, tels que :

                  City  Name
Name    City
Alice   Seattle      1     1
Bob     Seattle      2     2
Mallory Portland     2     2
        Seattle      1     1

dans un autre DataFrame qui conserve tous les originaux lignes ?

Réponse :

La clé pour reconvertir la série en DataFrame est de gérer l'index hiérarchique. Voici deux approches :

1. Utilisation de add_suffix et reset_index

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

Cette méthode ajoute un suffixe aux noms de colonnes et réinitialise l'index hiérarchique pour créer un nouveau DataFrame avec un index plat.

Sortie :

      Name      City  City_Count  Name_Count
0    Alice   Seattle           1           1
1      Bob   Seattle           2           2
2  Mallory  Portland           2           2
3  Mallory   Seattle           1           1

2. Utilisation de DataFrame et reset_index

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

Cette méthode crée un nouveau DataFrame à partir des tailles regroupées et réinitialise l'index hiérarchique pour obtenir un DataFrame plat.

Sortie :

      Name      City  count
0    Alice   Seattle      1
1      Bob   Seattle      2
2  Mallory  Portland      2
3  Mallory   Seattle      1

Ces approches vous permettent d'extraire les lignes de la sortie GroupBy multi-index Series et reconstruisez un DataFrame qui contient toutes les données originales.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!