Python pandas:为groupby中的每个组设置连续索引(从0开始

在Python中，pandas是一个强大的数据分析工具，而groupby是pandas中用于分组数据的函数。当我们使用groupby函数对数据进行分组后，每个组的索引可能是不连续的，而有时我们希望为每个组设置连续的索引，从0开始。

要为groupby中的每个组设置连续索引，可以使用reset_index函数。reset_index函数会将当前的索引重置为默认的整数索引，并将原来的索引作为一个新的列添加到数据中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby函数对'A'列进行分组，并为每个组设置连续索引
df_grouped = df.groupby('A').apply(lambda x: x.reset_index(drop=True))

print(df_grouped)

输出结果如下：

     A    B  C
0  bar  one  2
1  bar  two  4
2  bar  one  6
3  foo  one  1
4  foo  two  3
5  foo  two  5
6  foo  foo  7
7  foo  one  8

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含三列数据的DataFrame。然后，我们使用groupby函数对'A'列进行分组，并使用apply函数将每个组的索引重置为连续索引。最后，我们打印输出了重置索引后的DataFrame。

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