Question

我有一些数据，在使用groupby函数后，我现在有一个如下所示的系列：

如何从此处创建一个pandas数据框，其中year为一列，另一列为sightings？

我是一名熊猫新手所以不要真的知道我在做什么。我尝试了reindex和unstack功能，但未能得到我想要的内容......

Answer 1

您可以使用reset_index和.selected span列：

rename

print (df.reset_index())
    index  year
0    1997    15
1    1998    22
2    1999    24
3    2000    24
4    2001    28
5    2002    11
6    2003    15
7    2004    19
8    2005    10
9    2006    10
10   2007    21
11   2008    26
12   2009    23
13   2010    16
14   2011    33
15   2012    19
16   2013    26
17   2014    25

另一种解决方案是按名称列表设置列名：

print (df.reset_index().rename(columns=({'index':'year','year':'sightings'})))
    year  sightings
0   1997         15
1   1998         22
2   1999         24
3   2000         24
4   2001         28
5   2002         11
6   2003         15
7   2004         19
8   2005         10
9   2006         10
10  2007         21
11  2008         26
12  2009         23
13  2010         16
14  2011         33
15  2012         19
16  2013         26
17  2014         25

编辑：

有时帮助将参数df1 = df.reset_index() df1.columns = ['year','sightings'] print (df1) year sightings 0 1997 15 1 1998 22 2 1999 24 3 2000 24 4 2001 28 5 2002 11 6 2003 15 7 2004 19 8 2005 10 9 2006 10 10 2007 21 11 2008 26 12 2009 23 13 2010 16 14 2011 33 15 2012 19 16 2013 26 17 2014 25添加到as_index=False以便返回groupby：

DataFrame

Answer 2

s.rename('sightings').reset_index()

Answer 3

我还在groupby阶段使用此方法将结果直接放入数据帧：

df2 = df1.groupby(['Year']).count()
df3 = pd.DataFrame(df2).reset_index()

如果您的原始数据框 - df1 - 有“年”和“瞄准”，因为它是两列，那么df3应该每年都列在“年份”下，并且“瞄准”下列出的计数（或总和，平均值等）。

如果没有，您可以通过执行以下操作来更改列名称：

df3.columns = ['Year','Sightings']

或

df3 = df3.rename(columns={'oldname_A': 'Year', 'oldname_B': 'Sightings'})

我怎样才能将这个系列变成熊猫数据帧？

3 个答案: