groupby 在多索引级别上并删除分组级别答案

【问题标题】：groupby on a multiindex level and dropping the grouping levelgroupby 在多索引级别上并删除分组级别
【发布时间】：2021-01-28 00:51:48
【问题描述】：

我正在对 pandas 数据框进行 groupby 操作，例如，它可能如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np

numbers = [0, 1, 2]
colors = ['green', 'purple']
mx = pd.MultiIndex.from_product([colors, numbers], names=['color', 'numbers'])

values = np.random.rand(6)

df = pd.DataFrame(values, mx)
df = df.drop(index=("green", 2))

（索引示例来自pandas docs on multiindex）

然后我想在一个级别上进行组操作，例如"color"，但我不希望颜色作为索引保留在分组series 中，因为它变得多余。

for key, series in df.groupby("color"):
    print(f"{key = }")
    print(f"Expected index: {series.index.droplevel('color').to_list()}")
    print(f"Actual index: {series.index.to_list()}")
    print()

哪个输出：

key = 'green'
Expected index: [0, 1]
Actual index: [('green', 0), ('green', 1)]

key = 'purple'
Expected index: [0, 1, 2]
Actual index: [('purple', 0), ('purple', 1), ('purple', 2)]

由于分组级别 "color" 对于每个分组都是相同的，所以它是多余的，我只需要 "numbers" 的级别值。

我可以像这里所做的那样将关卡放到循环中，但我想知道是否还有其他我错过的方法来实现这一点？

【问题讨论】：

你到底想用groupby做什么操作？
@QuangHoang 在这种情况下，我正在遍历组来绘制它们，我需要颜色（或动物）作为标签，数字作为 x，值作为 y。但我可以想象还有其他用例。

标签： python pandas pandas-groupby multi-index

【解决方案1】：

IIUC，您可以简单地使用键索引您的数据帧片段：

for key, series in df.groupby("color"):
    print(f'Key: {key}')
    print(series.loc[key])
    print('\n')

输出：

Key: green
                0
numbers          
0        0.913962
1        0.457205


Key: purple
                0
numbers          
0        0.939128
1        0.778389
2        0.715971

【讨论】：

【解决方案2】：

看起来您想循环遍历第一级值。你可以试试：

for color in df.index.get_level_values('color').unique():
    series = df.loc[color]
    print(color)
    print(series)

输出：

green
                0
numbers          
0        0.161444
1        0.403312
purple
                0
numbers          
0        0.369750
1        0.222223
2        0.565426

【讨论】：

谢谢，在我的示例中这会起作用，但如果我正在查看标签可能是两个级别的组，这将不起作用。也可以使用df.index.unique("color")，这样可读性更好。