pandas - 如何在 Pandas 数据透视表中保留索引

Question

假设我创建了一个 Pandas 数据透视表:

  adults_per_hh= pd.pivot_table(data,index=["hh_id"],values=["adult"],aggfunc=np.sum)
  adults_per_hh.shape
  (1000,1)

除了成人之外，我还想将 hh_id 保留为一列。执行此操作的最有效方法是什么？

Answer 1

我想你需要 reset_index 如果使用 pivot_table ，因为第一列是 index :

print (data)
   adult  hh_id
0      4      1
1      5      1
2      6      3
3      1      2
4      2      2

print (pd.pivot_table(data,index=["hh_id"],values=["adult"],aggfunc=np.sum))
       adult
hh_id       
1          9
2          3
3          6

adults_per_hh= pd.pivot_table(data,index=["hh_id"],values=["adult"],aggfunc=np.sum)
                .reset_index()
print (adults_per_hh)
   hh_id  adult
0      1      9
1      2      3
2      3      6

另一种解决方案是使用 groupby 和聚合 sum :

adults_per_hh = data.groupby("hh_id")["adult"].sum().reset_index()
print (adults_per_hh)
   hh_id  adult
0      1      9
1      2      3
2      3      6

计时 :

#random dataframe
np.random.seed(100)
N = 10000000
data = pd.DataFrame(np.random.randint(50, size=(N,2)), columns=['hh_id','adult'])
#[10000000 rows x 2 columns]
print (data)

In [60]: %timeit (pd.pivot_table(data,index=["hh_id"],values=["adult"],aggfunc=np.sum).reset_index())
1 loop, best of 3: 384 ms per loop

In [61]: %timeit (data.groupby("hh_id", as_index=False)["adult"].sum())
1 loop, best of 3: 381 ms per loop

In [62]: %timeit (data.groupby("hh_id")["adult"].sum().reset_index())
1 loop, best of 3: 355 ms per loop