Pandas GroupBy MultiIndex DataFrame을 평면화하는 방법은 무엇입니까?

Pandas GroupBy MultiIndex 출력을 다시 DataFrame으로 변환

여러 인덱스 열이 있는 pandas DataFrame에서 그룹화 작업을 수행할 때 결과는 객체는 계층적 인덱스가 있는 DataFrame입니다. 개별 행으로 데이터에 액세스하려는 경우 이는 불편할 수 있습니다.

다음은 간단한 예입니다.

df1 = pd.DataFrame({"City": ["Seattle", "Seattle", "Portland", "Seattle", "Seattle", "Portland"], "Name": ["Alice", "Bob", "Mallory", "Mallory", "Bob", "Mallory"]})

g1 = df1.groupby(["Name", "City"]).count()

g1의 출력은 계층적 인덱스가 있는 DataFrame입니다.

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

이를 개별 행이 있는 DataFrame으로 다시 변환하려면 add_suffix 및 Reset_index를 사용할 수 있습니다. 메서드:

g1.add_suffix("_Count").reset_index()

이렇게 하면 인덱스 열에 접미사가 추가되고 인덱스가 재설정되어 플랫 DataFrame이 생성됩니다.

      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

또는 크기 메서드와 Reset_index를 사용하여 각 그룹의 행 수를 세고 새 DataFrame을 만듭니다.

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

이렇게 하면 단일 인덱스가 있는 DataFrame이 생성됩니다. 열:

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

사용하는 접근 방식은 특정 요구 사항에 따라 다릅니다.

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