python - Pandas 选择聚合后要保存的列

Question

我正在读取数据并计算组的平均值，然后将数据保存到其他文件。问题是我只想选择一些列写入该文件，目前它给我错误，所以我必须将所有列保存到文件，然后重新打开，选择列并再次写入。

此代码无效:

df = pd.read_csv("./file.csv")
grouped = df.groupby(['Condition','ID','BeginEnd'])
agg = grouped.mean()
agg = agg[['Condition','ID','BeginEnd3','KnowledgeScore']]
agg.to_csv('file2.csv')

我必须这样做:

df = pd.read_csv("./file.csv")
grouped = df.groupby(['Condition','ID','BeginEnd'])
agg = grouped.mean()
agg.to_csv('file2.csv')
df3 = pd.read_csv('file2.csv')
df3 = df3[['Condition','ID','BeginEnd3','KnowledgeScore']]
df3.to_csv('file2.csv')

Answer 1

您既没有发布您尝试过但不起作用的代码，也没有发布错误消息的完整回溯，因此我们不得不猜测问题出在哪里。 (“目前它给我错误”不是很有用。)我假设你尝试过类似的东西

agg = agg[['Condition','ID','BeginEnd3','KnowledgeScore']]

那是行不通的，因为在分组之后，您分组的列成为索引的一部分(print agg.index 以查看)而不是列(print agg.columns )。您可以使用 reset_index 再次将它们提升为列:

agg = grouped.mean().reset_index()

---

例子:

>>> df
   A  B  C
0  0  2  6
1  0  2  7
2  1  3  8
3  1  4  9
>>> grouped = df.groupby(["A", "B"])
>>> agg = grouped.mean()
>>> agg
       C
A B     
0 2  6.5
1 3  8.0
  4  9.0
>>> agg = agg.reset_index()
>>> agg
   A  B    C
0  0  2  6.5
1  1  3  8.0
2  1  4  9.0