python - Pandas groupby(...).mean() 丢失 key

Question

我的数据框 rounds(这是从另一个数据框中删除一列的结果)具有以下结构(不能发布图片，抱歉):

----------------------------
|type|N|D|NATC|K|iters|time|
----------------------------
rows of data
----------------------------

我使用 groupby 这样我就可以得到组的平均值，如下所示:

rounds = results.groupby(['type','N','D','NATC','K','iters'])
results_mean = rounds.mean()

我得到了我想要的方法，但我的 key 有问题。 results_mean 数据框具有以下结构:

----------------------------
|    | | |    | |     |time|
|type|N|D|NATC|K|iters|    |
----------------------------
rows of data
----------------------------

唯一识别的键是time(我执行了results_mean.keys())。

我做错了什么？我该如何解决？

Answer 1

在您的聚合数据中，time 是唯一的一列。其他的是指数。

groupby 有一个参数as_index。 From the documentation :

as_index : boolean, default True

For aggregated output, return object with group labels as the index. Only relevant for DataFrame input. as_index=False is effectively “SQL-style” grouped output

所以你可以通过调用得到想要的输出

rounds = results.groupby(['type','N','D','NATC','K','iters'], as_index = False)
results_mean = rounds.mean()

或者，如果您愿意，您始终可以将索引转换为键 by using reset_index .使用

rounds = results.groupby(['type','N','D','NATC','K','iters'])
results_mean = rounds.mean().reset_index()

也应该有预期的效果。