Pandas 将GroupBy输出从Series转换为DataFrame
在本文中,我们将介绍如何使用Pandas将GroupBy对象从Series转换为DataFrame。在Pandas中,GroupBy是一种重要的数据处理技术,它用于将数据集分组并执行相应的计算。当我们使用GroupBy操作时,它返回一些有用的信息,如计数、总和、平均值和分组方式。
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创建GroupBy对象
首先,让我们创建一个示例数据集。
这是一个具有4列数据和9个行的简单数据集。我们有三个国家(中国、日本和美国)、三个年份(2015、2016和2017)和两个经济指标(GDP和人口)。
现在,我们可以使用GroupBy来计算每个国家的平均GDP。
输出结果如下所示:
将GroupBy对象转换为DataFrame
我们可以发现输出的结果类型是Series,而不是我们期望的DataFrame。现在让我们使用Pandas中的reset_index()函数来将该 Series 对象转换为 DataFrame。
输出结果:
现在我们已经成功地将GroupBy对象从Series转换为DataFrame。
添加其他计算结果
在GroupBy操作中,我们还可以对其他列执行不同的计算,例如计算每个国家的人口总数和年份的最大值。
输出结果:
上面的代码中,我们在GroupBy操作中指定两个列 – ‘Country’和 ‘Year’ – 并且使用agg()函数计算每个组的GDP平均值和人口总数。使用agg()函数,我们可以轻松地执行不同类型的计算,并按组返回结果。
总结
在本文中,我们介绍了如何使用Pandas将GroupBy对象从Series转换为DataFrame,以及如何针对不同的列执行不同的计算。GroupBy是一种强大的数据操作技术,可以帮助我们对数据集进行更高级别的操作和分析。希望这篇文章对你有所帮助!