Comment reconvertir un DataFrame MultiIndex Pandas en son formulaire d'origine à index unique ?

Conversion d'un DataFrame MultiIndex Pandas vers sa forme originale

Lorsque vous travaillez avec des DataFrames Pandas, il est courant d'effectuer des opérations de regroupement pour agréger des données. Cependant, après le regroupement, le DataFrame résultant peut avoir une hiérarchie multi-index, avec laquelle il peut être difficile de travailler. Cet article décrit une méthode pour reconvertir un DataFrame multi-index vers sa forme d'origine, avec une démonstration simple utilisant un exemple de DataFrame.

Le problème

L'échantillon donné DataFrame contient plusieurs lignes de données avec des colonnes pour « Ville » et « Nom ». Nous effectuons une opération GroupBy sur le DataFrame, en agrégeant par "Nom" et "Ville" à l'aide de la fonction count(). Le DataFrame groupé résultant a un multi-index de ("Name", "City").

La solution

Pour reconvertir le DataFrame multi-index en son forme originale, nous pouvons utiliser les fonctions add_suffix() et reset_index(). La fonction add_suffix() ajoute un suffixe aux noms de colonnes et la fonction reset_index() convertit le multi-index en un DataFrame à index unique.

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

Le DataFrame résultant contiendra les lignes d'origine avec des colonnes "_Count" pour représenter les décomptes pour chaque combinaison de "Nom" et "Ville".

Alternative Méthode

Une autre approche pour convertir le DataFrame multi-index consiste à créer un nouveau DataFrame à l'aide de la fonction DataFrame() et de la fonction size() pour compter les lignes pour chaque combinaison de "Name" et " City".

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

Cette méthode ne nécessite pas l'utilisation de la fonction add_suffix(), mais elle donne un DataFrame avec une seule colonne "count" au lieu de colonnes séparées. comptez les colonnes pour chaque niveau du multi-index.

En utilisant ces méthodes, il est facile de reconvertir un DataFrame multi-index vers sa forme d'origine, facilitant ainsi les tâches de manipulation et d'analyse des données.

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