python - Pandas 将 groupby 堆栈到 DataFrame MultiIndex 而不聚合

Question

关于将 pandas groupby 对象转换为 DataFrame 的几个问题似乎涉及聚合，例如count() here .

是否可以将 groupby 对象转换为 DataFrame，而无需聚合，其中组名称将成为 MultiIndex 的级别 0？这个过程可以迭代吗？

from pandas import DataFrame as DF

df = DF.from_dict({'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4, 'e':5}, orient='index')

想要分组的输出:

df.groupby(lambda x: df[0][x]%2)

转换为这种形式:

DF.from_dict({0:{'b':2,'d':4},1:{'a':1,'c':3,'e':5}},orient='index').stack().to_frame()

(除此之外，为什么值要转换为 float ？)

Answer 1

使用pd.concat，它接受一个字典:

pd.concat({k: v for k, v in df.groupby(lambda x: df.loc[x, 0] % 2)})

     0
0 b  2
  d  4
1 a  1
  c  3
  e  5

迭代每个组并构建你的字典。字典可以使用 dictionary comprehension 构建。 .

---

可以使用不涉及可调用的稍快的解决方案来完成，

pd.concat({k: v for k, v in df.groupby(df.iloc[:,0] % 2)})

     0
0 b  2
  d  4
1 a  1
  c  3
  e  5

---

如果需要，请一次又一次地执行此操作，尝试一个功能，

def add_level(df, grouper):
    return pd.concat({k: v for k, v in df.groupby(by=grouper)})

r = add_level(df, df.iloc[:,0] % 3)
add_level(r, r.iloc[:, 0] % 2)

       0
0 1 d  4
  2 b  2
1 0 c  3
  1 a  1
  2 e  5