数据框缺失列中的层次索引答案

【问题标题】：Hierarchical index in data frame missing columns数据框缺失列中的层次索引
【发布时间】：2014-09-10 15:17:45
【问题描述】：

我正在尝试通过做不同的练习来学习 Pandas。我创建了一个类似于以下示例的数据框。我试图通过连接字段来创建一个唯一的 id，但是当我得到数据框列时，我只有 fpd 作为列。有人可以解释一下为什么我没有看到所有的列吗？

monthID  pollutantID  processID  roadTypeID  avgSpeedBinID     Fpd
1        1            1          4           1                1.749101
                                             2                0.935300
                                             3                0.529701
                                             4                0.393052
                                             5                0.306381
                                             6                0.261649
                                             7                0.235040

我通过执行这个得到数据框：

fpd =    data['fpd'].groupby([data['monthID'],data['pollutantID'],
         data['processID'],data['roadTypeID'],data['avgSpeedBinID']]).sum()

fp = pd.DataFrame(fpd)

【问题讨论】：

你按所有这些列分组，所以它们现在是分组的一部分，你必须调用 get_group('pollutantID') 或其他分组来获取值
fp.get_group('monthID') 得到以下错误... attributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'get_group'
抱歉，它们似乎在索引中，试试fp.reset_index()
是的，有效。你能把我引到一个谈论这个的地方吗？我想我不太确定数据框在分组时会发生什么，因为您无法将它们作为常规列访问。

标签： python-2.7 pandas anaconda

【解决方案1】：

您可以通过以下方式将多索引重置为列：

fp.reset_index(inplace=True)

【讨论】：