Pandas DataFrame如何分组(pivot?)按指定列的值显示行，但保留原始索引？

Pandas DataFrame可以使用groupby方法来实现分组操作，而不是使用pivot。groupby方法可以根据指定的列的值对DataFrame进行分组，并返回一个GroupBy对象。然后，可以使用该对象的get_group方法获取指定分组的数据。

以下是按指定列的值显示行，同时保留原始索引的步骤：

1. 导入pandas库并创建DataFrame对象：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 25, 30],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用groupby方法按指定列的值进行分组，并获取指定分组的数据：

grouped = df.groupby('Name')
grouped_data = grouped.get_group('Alice')

在上述代码中，我们按照'Name'列的值进行分组，并获取了'Name'列值为'Alice'的所有行。

1. 保留原始索引：

默认情况下，groupby方法会将分组列作为新的索引，如果要保留原始索引，可以使用reset_index方法：

grouped_data = grouped_data.reset_index(drop=True)

在上述代码中，我们使用reset_index方法将索引重置为默认的整数索引，并通过drop参数删除原始索引列。

这样，grouped_data就是按指定列的值显示行，同时保留原始索引的DataFrame。

Pandas官方文档中关于groupby方法的详细介绍和示例可以参考以下链接：

• Pandas GroupBy

腾讯云相关产品中，与数据分析和处理相关的产品是腾讯云数据万象（Cloud Infinite）和腾讯云数据湖（Data Lake）。腾讯云数据万象提供了丰富的图像和视频处理能力，可以帮助用户实现图像和视频的分析和处理。腾讯云数据湖是一种高度可扩展的数据存储和分析服务，可以帮助用户构建大规模的数据湖架构，支持数据的存储、管理和分析。

腾讯云数据万象产品介绍链接地址：

• 腾讯云数据万象

腾讯云数据湖产品介绍链接地址：

• 腾讯云数据湖