我怎样才能把这个系列放到熊猫数据框中？答案

【问题标题】：How can I get this series to a pandas dataframe?我怎样才能把这个系列放到熊猫数据框中？
【发布时间】：2016-08-25 07:39:17
【问题描述】：

我有一些数据，在使用 groupby 函数后，我现在有一个如下所示的系列：

如何从这里创建一个熊猫数据框，其中 year 作为一列，另一列名为 sightings？

我是熊猫新手，所以我真的不知道我在做什么。我已经尝试了reindex 和unstack 函数，但无法得到我想要的......

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe multiple-columns series

【解决方案1】：

您可以使用reset_index 和rename 列：

print (df.reset_index())
    index  year
0    1997    15
1    1998    22
2    1999    24
3    2000    24
4    2001    28
5    2002    11
6    2003    15
7    2004    19
8    2005    10
9    2006    10
10   2007    21
11   2008    26
12   2009    23
13   2010    16
14   2011    33
15   2012    19
16   2013    26
17   2014    25

print (df.reset_index().rename(columns=({'index':'year','year':'sightings'})))
    year  sightings
0   1997         15
1   1998         22
2   1999         24
3   2000         24
4   2001         28
5   2002         11
6   2003         15
7   2004         19
8   2005         10
9   2006         10
10  2007         21
11  2008         26
12  2009         23
13  2010         16
14  2011         33
15  2012         19
16  2013         26
17  2014         25

另一种解决方案是通过名称列表设置列名：

df1 = df.reset_index()
df1.columns = ['year','sightings']
print (df1)
    year  sightings
0   1997         15
1   1998         22
2   1999         24
3   2000         24
4   2001         28
5   2002         11
6   2003         15
7   2004         19
8   2005         10
9   2006         10
10  2007         21
11  2008         26
12  2009         23
13  2010         16
14  2011         33
15  2012         19
16  2013         26
17  2014         25

编辑：

有时有助于将参数as_index=False 添加到groupby 以返回DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':[1,1,3],
                   'B':[4,5,6]})

print (df)
   A  B
0  1  4
1  1  5
2  3  6

print (df.groupby('A')['B'].sum())
A
1    9
3    6
Name: B, dtype: int64

print (df.groupby('A', as_index=False)['B'].sum())
   A  B
0  1  9
1  3  6

【讨论】：

第二种解决方案正是我需要的，谢谢..（我会接受）
谢谢。也许有一个问题——你使用什么样的 groupby？因为有时帮助将参数as_index=False 添加到groupby 并返回漂亮的DataFrame。它适用于 groupby 和聚合总和，意思是......

【解决方案2】：

s.rename('sightings').reset_index()

【讨论】：

【解决方案3】：

我在 groupby 阶段也使用这种方法将结果直接放入数据框：

df2 = df1.groupby(['Year']).count()
df3 = pd.DataFrame(df2).reset_index()

如果您的原始数据框 - df1 - 有“年”和“目击”，因为它是两列，那么 df3 应该在“年”下列出每年，在“目击”下列出计数（或总和、平均值等）。

如果没有，您可以通过执行以下操作更改列名：

df3.columns = ['Year','Sightings']

或

df3 = df3.rename(columns={'oldname_A': 'Year', 'oldname_B': 'Sightings'})

【讨论】：