python - 我怎样才能把这个系列放到 Pandas 数据框中？

Question

我有一些数据，在使用 groupby 函数后，我现在有一个如下所示的系列:

year
1997    15
1998    22
1999    24
2000    24
2001    28
2002    11
2003    15
2004    19
2005    10
2006    10
2007    21
2008    26
2009    23
2010    16
2011    33
2012    19
2013    26
2014    25

我如何从这里创建一个 pandas 数据框，其中 year 作为一列，另一列名为 sightings ？

我是 Pandas 新手，所以真的不知道我在做什么。我已经尝试了 reindex 和 unstack 函数，但无法得到我想要的...

Answer 1

您可以使用 reset_index和重命名列:

print (df.reset_index())
    index  year
0    1997    15
1    1998    22
2    1999    24
3    2000    24
4    2001    28
5    2002    11
6    2003    15
7    2004    19
8    2005    10
9    2006    10
10   2007    21
11   2008    26
12   2009    23
13   2010    16
14   2011    33
15   2012    19
16   2013    26
17   2014    25

---

print (df.reset_index().rename(columns=({'index':'year','year':'sightings'})))
    year  sightings
0   1997         15
1   1998         22
2   1999         24
3   2000         24
4   2001         28
5   2002         11
6   2003         15
7   2004         19
8   2005         10
9   2006         10
10  2007         21
11  2008         26
12  2009         23
13  2010         16
14  2011         33
15  2012         19
16  2013         26
17  2014         25

另一种解决方案是通过名称列表设置列名:

df1 = df.reset_index()
df1.columns = ['year','sightings']
print (df1)
    year  sightings
0   1997         15
1   1998         22
2   1999         24
3   2000         24
4   2001         28
5   2002         11
6   2003         15
7   2004         19
8   2005         10
9   2006         10
10  2007         21
11  2008         26
12  2009         23
13  2010         16
14  2011         33
15  2012         19
16  2013         26
17  2014         25

编辑:

有时帮助将参数as_index=False添加到groupby以返回DataFrame:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':[1,1,3],
                   'B':[4,5,6]})

print (df)
   A  B
0  1  4
1  1  5
2  3  6

print (df.groupby('A')['B'].sum())
A
1    9
3    6
Name: B, dtype: int64

print (df.groupby('A', as_index=False)['B'].sum())
   A  B
0  1  9
1  3  6