我有一个dataframe,其中有一个列,我想按列值进行分组和排序。在groupby之后,我发现有多个索引,其中一个是源数据帧的索引,我想删除这个索引。
示例数据框:
> d = pd.DataFrame(np.array([[0, 0, 1, 1, 2, 2, 2],
[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
[1.25, 10.1, 2.3, 2.4, 1.2, 5.5, 5.7]]).T,
columns=['a', 'b', 'c'])
> d
a b c
0 0.0 3.0 1.25
1 0.0 4.0 10.10
2 1.0 5.0 2.30
3 1.0 6.0 2.40
4 2.0 7.0 1.20
5 2.0 8.0 5.50
6 2.0 9.0 5.70我要应用的函数:
def top_all(df,column='b'):
return df.sort_index(by=column,ascending=True)我如何使用groupby:
d.groupby('a').apply(top_all)我得到的结果是:
a b c
a
0.0 0 0.0 3.0 1.25
1 0.0 4.0 10.10
1.0 2 1.0 5.0 2.30
3 1.0 6.0 2.40
2.0 4 2.0 7.0 1.20
5 2.0 8.0 5.50
6 2.0 9.0 5.70我希望得到这样的结果:
a b c
a
0.0 0.0 3.0 1.25
0.0 4.0 10.10
1.0 1.0 5.0 2.30
1.0 6.0 2.40
2.0 2.0 7.0 1.20
2.0 8.0 5.50
2.0 9.0 5.70更新:
我尝试了reset_index with level,但结果不包含level。我想要的结果是groupby格式,这意味着列a的值应该在索引中拆分到不同的组中。我不知道我是不是说清楚了。
> d.groupby('a').apply(top_all).reset_index(level=1, drop=True)
> d
a b c
a
0.0 0.0 3.0 1.25
0.0 0.0 4.0 10.10
1.0 1.0 5.0 2.30
1.0 1.0 6.0 2.40
2.0 2.0 7.0 1.20
2.0 2.0 8.0 5.50
2.0 2.0 9.0 5.70发布于 2019-12-30 13:01:21
我能想到的完成这项任务的唯一方法就是使用openpyxl。首先,使用pandas将输出保存到具有多索引的excel中,然后使用openpyxl删除列,以保持您要查找的格式。
# export multi-index DataFrame to excel
d.groupby('a').apply(top_all).to_excel('python/test.xlsx')
import openpyxl
# open xlsx doc
book = openpyxl.load_workbook('python/test.xlsx')
# use active sheet
sheet = book.active
# delete col
sheet.delete_cols(2)
#save book
book.save('python/test.xlsx')

如果不希望在excel中显示索引名称(当前将有重复的列:'a'):
group = d.groupby('a').apply(top_all)
group.index.names = [None, None] # set index names to None
group.to_excel('python/test.xlsx')
# open xlsx doc
book = openpyxl.load_workbook('python/test.xlsx')
# use active sheet
sheet = book.active
# delete col
sheet.delete_cols(2)
#save book
book.save('python/test.xlsx')

https://stackoverflow.com/questions/59525252
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