如何从 Pandas 的 groupby 对象中选择列？

Question

我按照以下两列将我的数据框进行了分组

df = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 3],
                   'b': [4.0, 5.5, 6.0],
                   'c': [7L, 8L, 9L],
                   'name': ['hello', 'hello', 'foo']})
df.groupby(['a', 'name']).median()

结果是：

            b    c
a name            
1 hello  4.75  7.5
3 foo    6.00  9.0

我如何访问结果中位数的name字段（在本例中为hello, foo）？这将失败：

df.groupby(['a', 'name']).median().name

- user248237

Answer 1

在进行分组操作时，将as_index=False。

df = pandas.DataFrame({"a":[1,1,3], "b":[4,5.5,6], "c":[7,8,9], "name":["hello","hello","foo"]})
df.groupby(["a", "name"] , as_index = False).median()

- proutray

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这应该是被选择的那一个！ - Jcc.Sanabria

问题尚未回答-并没有按照问题要求'选择列'。 - Gathide

Answer 2

您需要获取索引值，而不是列名。在此示例中为第1级别。

df.groupby(["a", "name"]).median().index.get_level_values(1)

Out[2]:

Index([u'hello', u'foo'], dtype=object)

您还可以传递索引名称

df.groupby(["a", "name"]).median().index.get_level_values('name')

将索引值转换为列表，通过调用tolist()更直观易懂。

df.groupby(["a", "name"]).median().index.get_level_values(1).tolist()

Out[5]:

['hello', 'foo']

- EdChum

Answer 3

您还可以在groupby结果上使用reset_index()来获得一个数据帧，使名称列现在可访问。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"a":[1,1,3], "b":[4,5.5,6], "c":[7,8,9], "name":["hello","hello","foo"]})
df_grouped = df.groupby(["a", "name"]).median().reset_index()
df_grouped.name
 0    hello
 1      foo
 Name: name, dtype: object

如果你对单个列执行操作，返回的将是包含多重索引的Series。你可以简单地将pd.DataFrame应用于此，并重新设置索引。

- cwharland

Answer 4

在 group by 后使用 reset_index() 就可以解决问题：

df = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 3],
                   'b': [4.0, 5.5, 6.0],
                   'c': ['7L', '8L', '9L'],
                   'name': ['hello', 'hello', 'foo']})
df.groupby(['a', 'name']).median().reset_index().name

这里是结果：

 0    hello
 1      foo
 Name: name, dtype: object

如果你想获得值的列表，只需：

df = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 3],
                   'b': [4.0, 5.5, 6.0],
                   'c': ['7L', '8L', '9L'],
                   'name': ['hello', 'hello', 'foo']})

df.groupby(['a', 'name']).median().reset_index().name.values

使用 values 方法将返回一个列表，其中包含 name 列的所有值。上述代码将返回以下列表作为结果：

array(['hello', 'foo'], dtype=object)

- Mina