Question

我有这样的代码：

y1 = data.groupby(['name', pd.Grouper(key='datetime', freq='15d')])['ext price'].mean()
y=pd.DataFrame(y1)
y.head()

输出为：

                                    ext price
name        datetime    
Barton LLC  2014-01-01 07:21:51     3380.91
            2014-01-16 07:21:51     399.5228571
            2014-01-31 07:21:51     1666.523333
            2014-02-15 07:21:51     1804.615
            2014-03-02 07:21:51     1171.176667

我想以DataFrame的形式获取此输出，如下所示：

    name        datetime                ext price
0   Barton LLC  2014-01-01 07:21:51     3380.91
1   Barton LLC  2014-01-16 07:21:51     399.5228571
2   Barton LLC  2014-01-31 07:21:51     1666.523333
3   Barton LLC  2014-02-15 07:21:51     1804.615
4   Barton LLC  2014-03-02 07:21:51     1171.176667

Answer 1

使用reset_index：

print(y.reset_index())

reset_index只是建立新索引并将旧层级作为列，并使数据帧正常。

输出：

    name        datetime                ext price
0   Barton LLC  2014-01-01 07:21:51     3380.91
1   Barton LLC  2014-01-16 07:21:51     399.5228571
2   Barton LLC  2014-01-31 07:21:51     1666.523333
3   Barton LLC  2014-02-15 07:21:51     1804.615
4   Barton LLC  2014-03-02 07:21:51     1171.176667

如何将pd.grouper系列转换为DataFrame

1 个答案: