在groupby之后恢复DataFrame MultiIndex (在行和列中)
在进行groupby操作后,DataFrame的MultiIndex可能会被压缩成单层索引,如果需要恢复MultiIndex,可以使用reset_index()方法。
reset_index()方法会将行索引重置为默认的整数索引,并将原来的行索引作为新的列添加到DataFrame中。如果在groupby操作中同时使用了多个列作为分组依据,那么reset_index()方法会将这些列的值作为新的列添加到DataFrame中,形成MultiIndex。
下面是一个示例:
import pandas as pd
# 创建一个包含MultiIndex的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'A'), ('Group1', 'B'), ('Group2', 'A'), ('Group2', 'B'), ('Group3', 'A')])
df = pd.DataFrame(data, index=index)
# 进行groupby操作
grouped = df.groupby(level=0).sum()
# 恢复MultiIndex
result = grouped.reset_index()
print(result)
输出结果为:
level_0 A B C
0 Group1 3 13 23
1 Group2 7 17 27
2 Group3 5 5 15
在这个示例中,我们首先创建了一个包含MultiIndex的DataFrame。然后使用groupby(level=0)对第一层级的索引进行分组求和操作。最后使用reset_index()方法恢复MultiIndex,并将原来的行索引作为新的列添加到DataFrame中。
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