在索引上聚合DataFrame

Question

我有以下DataFrame

                    (polygon object)     ASSAULT     BURGLARY   bank     cafe    crossing
INCIDENTDATE                                                                            
2009-01-01 02:00:00                A           1           0       0        1           0
2009-01-01 02:00:00                A           1           0       0        1           0
2009-01-01 02:00:00                A           1           0       1        0           0
2009-01-01 02:00:00                A           1           0       0        0           1
2009-01-01 02:00:00                A           1           0       0        1           0
2009-01-04 11:00:00                B           0           1       1        0           0
2009-01-04 11:00:00                B           0           1       1        0           0
2009-01-04 11:00:00                B           0           1       0        0           0
2009-01-04 11:00:00                B           0           1       1        0           0
2009-01-04 11:00:00                B           0           1       0        1           0

我希望对该DataFrame进行聚合，只保留唯一的'INCIDENTDATE'。同时，对于每一列（除了多边形列）的值，如果在相同的'INCIDENTDATE'行中至少有一个为1，则将其设为1。 最终的DataFrame应该如下所示：

                    (polygon object)    ASSAULT     BURGLARY    bank     cafe    crossing
INCIDENTDATE                                                                            
2009-01-01 02:00:00                A           1           0       1        1           1
2009-01-04 11:00:00                B           0           1       1        1           0

我该如何在pandas中实现这个功能？通过谷歌搜索，我发现了groupby()函数，但我真的不明白在这里应该如何使用它。

- Charles David Mupende

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你可以按索引对数据框进行分组，df.groupby(df.index).max() - Vaishali

Answer 1

我认为只需要在索引中进行重置，然后按照新列进行分组，并查找每个组的最大值：

df.reset_index(inplace=True)
df.groupby('INCIDENTDATE').max()

- it's-yer-boy-chet

Answer 2

max函数应该做到以下几点：

df.groupby("INCIDENTDATE").agg("max")

- Tim