Question

我有这个数据框：

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我做了一个小组。结果是一个多索引列

df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'], 'col2': ['A1', 'B1', 'B1', 'B1', 'A1']})

              col1  col2

0   A   A1
1   A   B1
2   B   B1
3   B   B1
4   B   A1

然后，我从seaborn图书馆做了一个联合剧情

df = df.groupby(['col1']).agg({'col2': ['nunique','count']})

       col2
       nunique   count
 col1       
 A     2           2
 B     2           3

我收到了这个错误

sns.jointplot(x=['col2','nunique'],y=['col2','count'],data=df,kind='scatter')

我的问题是：

有没有办法将multiindex列拆分成两个单独的列？

TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

或

有没有办法联合绘制多索引列？

谢谢你的帮助！

Answer 1

您可以通过在列表中指定列col2来更改聚合，并在agg中仅使用聚合函数来避免列中的MultiIndex：

df = df.groupby(['col1'])['col2'].agg(['nunique','count'])
print(df)
      nunique  count
col1                
A           2      2
B           2      3

sns.jointplot(x='nunique', y='count', data=df, kind='scatter')

如果需要在MultiIndex中使用dictinary，请展平agg - 例如汇总另一栏：

df = df.groupby(['col1']).agg({'col2': ['nunique','count'], 'col1':['min']})

df.columns = df.columns.map('_'.join)
print (df)
     col1_min  col2_nunique  col2_count
col1                                   
A           A             2           2
B           B             2           3

带有seaborn的Jointplot multiindex柱

1 个答案: