个人中心
文章发布
退出
作者热门文章
- c - 在位数组中找到第一个零
- linux - Unix 显示有关匹配两种模式之一的文件的信息
- 正则表达式替换多个文件
- linux - 隐藏来自 xtrace 的命令
26
4
我生成了一个分组数据框 df = df.groupby(['X','Y']).max() 然后我想将其写入(到 csv，没有索引)。所以我需要将“X”和“Y”转换回常规列；我尝试使用 reset_index()，但列的顺序是错误的。
如何将“X”列和“Y”列恢复到它们的确切原始列位置？
是解决方案:
df.reset_index(level=0, inplace=True)
然后想办法改变列的顺序？
最佳答案
此解决方案在分组后保持列原样并且不创建索引，因此我们不需要 reset_index() 和最后的列重新排序:
df.groupby(['X','Y'],as_index=False).max()
(在测试了很多不同的方法之后，最简单的方法是最好的解决方案(一如既往)，也是让我困惑最久的方法。感谢@maxymoo 指出。)
关于python - reset_index() 到 pandas groupby() 之后的原始列索引？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/35020064/
26
4
0
接听时this question ，当我尝试根据数据帧索引上完成的基本计算创建列时，我遇到了我认为意外的行为。 我并不是真正在寻找解决方案，而是试图找出为什么发生这种情况。我可能忽略了一些基本的东西.
我有一个 pandas DataFrame，有 2 个分组列和 3 个数字列。我将数据分组如下: df = df.groupby(['date_week', 'uniqeid']).agg({
示例数据框: import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, size=(10, 4)), columns=list('AB
有没有reset_index相当于列标题？换句话说，如果列名是 MultiIndex ，我将如何降低其中一个级别？ 最佳答案 回答第二个问题: df.columns = df.columns.drop
我需要使用iloc和reset_index编辑给定的数据集。但问题是我有900个这样的数据集，我想使用一些函数来循环并获取输出。但是当我定义一个函数时iloc 和 Reset_index 未执行...
当替代方案更快时，为什么我要使用 reset_index(drop=True)？我确定我缺少某些东西。 (或者我的时机不太好......) import pandas as pd l = pd.Ser
阅读本文时 article ，我遇到了这个说法。 order_total = df.groupby('order')["ext price"].sum().rename("Order_Total").
是否有任何等效于 pandas.DataFrame.reset_index() 的操作，可以处理列名重复的情况？我希望它丢弃列名并为列返回默认编号索引 0,1,2..。 (当我有重复的列名时，df.r
有人可以解释在对数据帧执行 groupby(...).size() 操作之后的 reset_index(name='counts') 操作期间发生了什么吗？它完全符合我的要求(创建一个数据框，其中有一
我在读一篇 CSV文件消除重复项并导出到数据库。 这里的问题是它正在创建一个名为 level0 的列。而不是重置索引。 这是我的代码 df = pd.read_csv('SampleData.csv'
我生成了一个分组数据框 df = df.groupby(['X','Y']).max() 然后我想将其写入(到 csv，没有索引)。所以我需要将“X”和“Y”转换回常规列；我尝试使用 reset_in
这里有一个非常奇怪的错误:我正在使用 pandas 来合并几个数据框。作为合并的一部分，我必须多次调用 reset_index。但是当我这样做时，它会在第二次或第三次使用 reset_index 时意
我正在尝试按列分组并计算另一列的值计数。 import pandas as pd dftest = pd.DataFrame({'A':[1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2],
我正在尝试展平 Pandas Dataframe MultiIndex，以便只有一个级别的索引。基于任意数量的 SE 帖子的通常解决方案是使用 df.reset_index 命令，但这并不能解决问题。
我有一个如下所示的 Pandas DataFrame: a b c d 0 Apple 3 5 7 1 Banana 4 4
我有一个名为 data_match 的 Pandas 数据框。它包含“_worker_id”、“_unit_id”和“caption”列。 (有关此数据框中的某些行，请参阅随附的屏幕截图) 假设索引列
在 Pandas 数据框中，可以使用 reset_index() 方法重置索引。一个可选参数是 drop=True ，根据文档: drop : bool, default False Do n
当在 Python Pandas 中对数据帧进行切片时，它会记住行的索引。如果你不想要这个，你可以使用 df.reset_index(drop=true)。但是有没有办法可以将其设置为默认值？我总是想
这是我的数据格式，我想重置索引并希望将其设为一种表格格式，这样我就可以计算第二行的所有 id 的计数，并可以按日期和计数用直方图绘制它们, 有什么简单的想法吗？ 最佳答案 如果reset_index(
我只是想知道这两个执行的功能有什么区别。 数据: import pandas as pd df = pd.DataFrame({"ID":["A","B","A","C","A","A","C","B
我是一名优秀的程序员,十分优秀！