没有重置索引的 pandas groupby - Python

在 Pandas 中，groupby 函数可以按照某一列或多列的值对数据进行分组，然后进行聚合计算。

但是，在使用 groupby 函数时，有时会出现索引没有被重置的情况，此时对数据进行操作会导致一些错误。

以下是一个示例数据集，其中包含了 3 列数据，分别为姓名（Name）、性别（Gender）和成绩（Score）：

import pandas as pd

data = {
        "Name": ["Tom", "Jerry", "Nancy", "Tom", "Jerry", "Nancy"],
        "Gender": ["M", "M", "F", "M", "M", "F"],
        "Score": [75, 80, 90, 85, 80, 95]
}

df = pd.DataFrame(data)

我们使用 groupby 函数按照性别对数据进行分组，然后计算每个性别的平均分数：

grouped = df.groupby("Gender")
mean_scores = grouped.mean()

输出结果如下：

           Score
Gender          
F       92.500000
M       80.000000

在上述代码中，我们使用了 grouped.mean() 来计算每个性别的平均分数，这个操作实际上是对 grouped 按照性别分组后的每一组数据进行了平均操作。

在进行聚合操作后，我们可以发现这个结果带有 Gender 列的索引，这时候如果我们想要继续对这个数据进行操作，就需要将这个索引重置，一种方法是使用 reset_index 函数：

mean_scores = mean_scores.reset_index()

输出结果如下：

  Gender  Score
0      F   92.5
1      M   80.0

在上述代码中，我们使用了 reset_index 函数将索引重置。

除了使用 reset_index 函数，我们还可以在 groupby 函数中通过设置参数 as_index 将索引更新为列。

mean_scores = df.groupby("Gender", as_index=False).mean()

输出结果如下：

  Gender  Score
0      F   92.5
1      M   80.0

在上述代码中，我们设置了 as_index=False，将索引更新为列。

综上所述，在使用 groupby 函数时，如果出现索引没有被重置的情况，我们需要对数据进行重置，或者在 groupby 函数中设置 as_index 参数。