Python的大熊猫转换的GroupBy对象到数据帧

Question

问题

有一些类似于两个问题，但它们不是同一个问题：here和here。他们都称GroupBy的方法，如count()或aggregate()，我知道这返回DataFrame。我问的是如何将GroupBy（pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy类）对象本身转换为DataFrame。我会在下面说明。

例

构造一个例子DataFrame如下。

data_list = [] 
for name in ["sasha", "asa"]: 
    for take in ["one", "two"]: 
     row = {"name": name, "take": take, "score": numpy.random.rand(), "ping": numpy.random.randint(10, 100)} 
     data_list.append(row) 
data = pandas.DataFrame(data_list) 

以上DataFrame应该像以下（具有不同数量明显）。

name ping  score take 
0 sasha 72 0.923263 one 
1 sasha 14 0.724720 two 
2 asa 76 0.774320 one 
3 asa 71 0.128721 two 

我想要做的是一群以列“名称”和“需要”（按顺序），这样我就可以得到一个DataFrame从列“名”构建的多指标索引和“拿”，如下图。

   score ping 
name take   
sasha one 0.923263 72 
     two 0.724720 14 
    asa one 0.774320 76 
     two 0.128721 71 

我该如何做到这一点？如果我做grouped = data.groupby(["name", "take"])，那么grouped是一个pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy实例。如何将grouped转换为DataFrame实例？

Answer 1

您需要set_index：

data = data.set_index(['name','take']) 
print (data) 
      ping  score 
name take     
sasha one  46 0.509177 
     two  77 0.828984 
asa one  51 0.637451 
     two  51 0.658616