다음 DataFrame을 고려하세요.
df1 = pd.DataFrame({'City': ['Seattle', 'Seattle', 'Portland', 'Seattle', 'Seattle', 'Portland'], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Mallory', 'Mallory', 'Bob', 'Mallory']})
groupby( ), 출력은 표시된 것처럼 계층적 인덱스 DataFrame입니다. 아래:
g1 = df1.groupby(['Name', 'City']).count() print(g1) City Name Name City Alice Seattle 1 1 Bob Seattle 2 2 Mallory Portland 2 2 Seattle 1 1
원하는 DataFrame 구조를 검색하려면 여러 가지 접근 방식이 있습니다.
여기에는 열에 접미사를 추가하는 작업이 포함됩니다. 이름 지정 및 계층적 인덱스 재설정:
g1.add_suffix('_Count').reset_index() print( pd.DataFrame({'City_Count': g1['City'], 'Name_Count': g1['Name'] }) ) City_Count Name_Count Alice Seattle 1 1 Portland 2 2 Bob Seattle 2 2 Mallory Portland 2 2 Seattle 1 1
또 다른 접근 방식은 size() 메서드를 사용하여 각 그룹의 발생 횟수를 계산하고 색인을 재설정하는 것입니다.
df1.groupby(['Name', 'City']).size().reset_index() print( pd.DataFrame({'Name': g1.index.get_level_values(0), 'City': g1.index.get_level_values(1), 'Count': g1['City'] }) ) Name City Count 0 Alice Seattle 1 1 Bob Seattle 2 2 Mallory Portland 2 3 Mallory Seattle 1
위 내용은 Pandas GroupBy MultiIndex 출력을 시리즈에서 DataFrame으로 변환하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!