在索引上聚合 DataFrame [重复]答案

【问题标题】：Aggregate DataFrame over Index [duplicate]在索引上聚合 DataFrame [重复]
【发布时间】：2019-05-19 04:36:35
【问题描述】：

我有以下数据框

                    (polygon object)     ASSAULT     BURGLARY   bank     cafe    crossing
INCIDENTDATE                                                                            
2009-01-01 02:00:00                A           1           0       0        1           0
2009-01-01 02:00:00                A           1           0       0        1           0
2009-01-01 02:00:00                A           1           0       1        0           0
2009-01-01 02:00:00                A           1           0       0        0           1
2009-01-01 02:00:00                A           1           0       0        1           0
2009-01-04 11:00:00                B           0           1       1        0           0
2009-01-04 11:00:00                B           0           1       1        0           0
2009-01-04 11:00:00                B           0           1       0        0           0
2009-01-04 11:00:00                B           0           1       1        0           0
2009-01-04 11:00:00                B           0           1       0        1           0

我想将该 DataFrame 聚合为只有唯一的 'INCIDENTDATE'

在执行此操作时，如果每列（多边形除外）的值在至少一行相同的'INCIDENTDATE' 行中为 1，则它的值为 1。

最终的 DataFrame 应该如下所示：

                    (polygon object)    ASSAULT     BURGLARY    bank     cafe    crossing
INCIDENTDATE                                                                            
2009-01-01 02:00:00                A           1           0       1        1           1
2009-01-04 11:00:00                B           0           1       1        1           0

我将如何在 pandas 中实现这一点？谷歌搜索我的问题将我指向 groupby() 函数，但我真的不明白我将如何在这里使用它。

【问题讨论】：

可以按索引对数据帧进行分组，df.groupby(df.index).max()

标签： python pandas aggregate geopandas

【解决方案1】：

我认为只需在索引中重置，然后按该新列分组并查找每个组的最大值：

df.reset_index(inplace=True)
df.groupby('INCIDENTDATE').max()

【讨论】：

【解决方案2】：

max 函数应该这样做：

df.groupby("INCIDENTDATE").agg("max")

【讨论】：