python - 按列值分组并将其设置为 Pandas 中的索引

Question

我有一个如下所示的数据框 df1:

df1 = pd.DataFrame({'A':[0,5,4,8,9,0,7,6],
                   'B':['a','s','d','f','g','h','j','k'],
                   'C':['XX','XX','XX','YY','YY','WW','ZZ','ZZ']})    

我的目标是根据 C 列中包含的值对元素进行分组，以便具有相同值的行具有相同的索引(必须包含 C< 中存储的值)。因此输出应该是这样的:

    A  B   
XX  0  a  
    5  s  
    4  d  
YY  8  f  
    9  g  
WW  0  h  
ZZ  7  j  
    6  k  

我尝试使用命令 df.groupby('C') 但它返回以下对象:

<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x000000001A9D4860>

你能建议我一个优雅而聪明的方法来实现我的目标吗？

注意:我认为我的问题在某种程度上与多索引相关

Answer 1

看来你需要DataFrame.set_index

df2 = df1.set_index('C')
print (df2)
    A  B
C       
XX  0  a
XX  5  s
XX  4  d
YY  8  f
YY  9  g
WW  0  h
ZZ  7  j
ZZ  6  k

print (df2.loc['XX'])
    A  B
C       
XX  0  a
XX  5  s
XX  4  d

如果需要 C 和 A 列的 MultiIndex:

df3 = df1.set_index(['C', 'A'])
print (df3)
      B
C  A   
XX 0  a
   5  s
   4  d
YY 8  f
   9  g
WW 0  h
ZZ 7  j
   6  k

print (df3.loc['XX'])
   B
A   
0  a
5  s
4  d