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在使用groupby()时,如何忽略pandas数据框中具有唯一索引的几行?

在使用groupby()时,如果想忽略pandas数据框中具有唯一索引的几行,可以使用reset_index()函数将唯一索引转换为默认的整数索引,然后使用drop_duplicates()函数去除重复行。

具体步骤如下:

  1. 使用reset_index()函数将唯一索引转换为默认的整数索引。示例代码如下:
代码语言:txt
复制
df.reset_index(inplace=True)
  1. 使用drop_duplicates()函数去除重复行。示例代码如下:
代码语言:txt
复制
df.drop_duplicates(inplace=True)

这样就可以忽略具有唯一索引的几行,进行groupby()操作了。

示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'A': ['foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'foo'],
        'B': ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 重置索引并去除重复行
df.reset_index(inplace=True)
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 使用groupby()进行操作
grouped = df.groupby(['A', 'B'])
result = grouped.sum()

print(result)

输出结果:

代码语言:txt
复制
         index  C
A   B          
bar one      2  3
foo one      0  6
    two      1  2

在上面的例子中,通过reset_index()函数将原本具有唯一索引的行转换为整数索引,并使用drop_duplicates()函数去除重复行。然后通过groupby()函数对列'A'和列'B'进行分组,最后通过sum()函数对分组后的结果进行求和操作。

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