python - 如何 groupby() 在多列上聚合并重命名 Pandas 0.21+ 中的多索引？

Question

代码

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 1, 2, 2],
                    'B': range(5),
                    'C': range(5)})

df1 = df.groupby('A').B.agg({'B': ['count','nunique'],'C': ['sum','median']})
df1.columns = ["_".join(x) for x in df1.columns.ravel()]

df1 输出

   B_count  B_nunique  C_sum  C_median
A                                     
1        3          3      3       1.0
2        2          2      7       3.5

警告

__main__:1: FutureWarning: using a dict on a Series for aggregation
is deprecated and will be removed in a future version

在 Pandas 0.20 之前，这是推荐的分组和重命名方式。在没有此警告的情况下实现相同 df1 输出的优雅方法是什么？

Answer 1

正如@Wen 在问题评论中所述，删除 agg 之前的 '.B'，agg 中的字典是正确的。接下来，您可以使用 map 和 join 来展平该多索引列。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 1, 2, 2],
                    'B': range(5),
                    'C': range(5)})

df1 = df.groupby('A').agg({'B': ['count','nunique'],'C': ['sum','median']})
df1.columns = df1.columns.map('_'.join)

输出:

   B_count  B_nunique  C_sum  C_median
A                                     
1        3          3      3       1.0
2        2          2      7       3.5