为什么在使用 pandas apply 后我的数据框中出现空行？

Question

我对 Python 和 Pandas 还很陌生，并试图弄清楚如何进行简单的拆分连接应用。我遇到的问题是，我从 Pandas 的应用功能返回的所有数据帧的顶部都有一个空白行，我不知道为什么。谁能解释一下？

以下是演示问题的最小示例，而不是我的实际代码：

sorbet = pd.DataFrame({
  'flavour': ['orange', 'orange', 'lemon', 'lemon'],
  'niceosity' : [4, 5, 7, 8]})

def calc_vals(df, target) :
    return pd.Series({'total' : df[target].count(), 'mean' : df[target].mean()})

sorbet_grouped = sorbet.groupby('flavour')
sorbet_vals = sorbet_grouped.apply(calc_vals, target='niceosity')

如果我再做print(sorted_vals) 我得到这个输出：

         mean  total
flavour                 <--- Why are there spaces here?
lemon     7.5      2
orange    4.5      2

[2 rows x 2 columns]

将此与print(sorbet)进行比较：

  flavour  niceosity     <--- Note how column names line up
0  orange          4
1  orange          5
2   lemon          7
3   lemon          8

[4 rows x 2 columns]

造成这种差异的原因是什么，我该如何解决？

Answer 1

groupby/apply 操作返回的是一个带有命名索引的新 DataFrame。该名称对应于原始 DataFrame 分组所依据的列名。

名称显示在索引上方。如果将其重置为None，则该行将消失：

In [155]: sorbet_vals.index.name = None

In [156]: sorbet_vals
Out[156]: 
        mean  total
lemon    7.5      2
orange   4.5      2

[2 rows x 2 columns]

请注意，name 很有用——我真的不建议删除它。该名称允许您按名称而不是仅按数字来引用该索引。

---

如果您希望索引为列，请使用reset_index：

In [209]: sorbet_vals.reset_index(inplace=True); sorbet_vals
Out[209]: 
  flavour  mean  total
0   lemon   7.5      2
1  orange   4.5      2

[2 rows x 3 columns]