python - 将 DataFrameGroupBy 对象转换为 DataFrame 熊猫

Question

我有一个数据框，并在 FIPS 中进行了 groupby，并对运行良好的组进行了汇总。

kl = ks.groupby('FIPS')

kl.aggregate(np.sum)

我只想要一个普通的数据框，但我有一个pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy对象。

Answer 1

结果是一个普通的kl.aggregate(np.sum)DataFrame，您只需将其分配给一个变量即可进一步使用它。使用一些随机数据：

>>> df = DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
>>>                         'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
...                  'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',
...                         'two', 'two', 'one', 'three'],
...                  'C' : randn(8), 'D' : randn(8)})
>>> grouped = df.groupby('A')
>>> grouped
<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x04E2F630>
>>> test = grouped.aggregate(np.sum)
>>> test
            C         D
A                      
bar -1.852376  2.204224
foo -3.398196 -0.045082

Answer 2

 df_g.apply(lambda x: x) 

将返回原始数据框。

Answer 3

使用pd.concat，就像这样：

   pd.concat(map(lambda x: x[1], groups))

或者也保持index对齐：

   pd.concat(map(lambda x: x[1], groups)).sort_index()

Answer 4

您可以将groupby带有 .head('# of rows') 的结果输出到变量。

前任：df2 = grouped.head(100)

现在您有了一个包含所有分组数据的 Pandas 数据框“df2”。