使用MultiIndex GroupBy聚合时设置GroupBy

Question

一些摘录要求在应用聚合函数时向df列“添加次要名称”。

提供如下DF：

stype = ['s1','s1','s1','s1',
    's2','s2','s2','s2']
dtype = ['d1','d1','d2','d2',
        'd1','d1','d2','d2']
qty = [2, 1.4, 7, 3, 
        4, 1, 2.0, 3]
df = pd.DataFrame({'s_type':stype,
                    'd_type':dtype,
                    'qty':qty})

当按前2列分组并应用这样的agg函数时

new_df=df.groupby(['s_type','d_type'],sort =  False).agg({'qty':'median'})

和打印(New_df)

我得到了这个输出，注意到qty向上移动了一行(我假设这是正常行为)，因为这是应用agg函数的一个列。

               qty
s_type d_type     
s1     d1      1.7
       d2      5.0
s2     d1      2.5
       d2      2.5

问题是会不会

可以在qty标签/名称下使用setc辅助列名吗?可以获得如下输出：

               qty
s_type d_type  Median   
s1     d1      1.7
       d2      5.0
s2     d1      2.5
       d2      2.5

此外，为什么qty向上移动1线？(我正在使用Spyder，我也在Anaconda/python控制台上看到了这种情况，不确定它是类似于某个功能还是熊猫的正常行为)。

One Last：--如果您需要使用sort_values，则必须为您添加一个辅助索引/名称的列使用元组，在应用聚合函数时也是如此(参见答案)

new_df=new_df.sort_values([('qty','MEDIAN')])

因此，您可以根据应用agg函数的列和添加索引的列对DF进行排序。

                 qty
              MEDIAN
s_type d_type       
s1     d1        1.7
s2     d1        2.5
       d2        2.5
s1     d2        5.0

python v3.6

大熊猫v0.23

谢谢。

Answer 1

超级简单。将“中位数”作为agg中的列表传递

result = df.groupby(['s_type','d_type'], sort=False).agg({'qty': ['median']})
result
                 qty
              median
s_type d_type       
s1     d1        1.7
       d2        5.0
s2     d1        2.5
       d2        2.5

至于“为什么qty向上移动1行”，这意味着前两列实际上是输出中的索引。查询result.index将使其变得显而易见：

result.index

MultiIndex(levels=[['s1', 's2'], ['d1', 'd2']],
           codes=[[0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1]],
           names=['s_type', 'd_type'])

您可以在调用groupby时指定as_index=False，

df.groupby(['s_type','d_type'], sort=False, as_index=False).agg({'qty': ['median']})

  s_type d_type    qty
                median
0     s1     d1    1.7
1     s1     d2    5.0
2     s2     d1    2.5
3     s2     d2    2.5

因此，石斑鱼在输出中保留列。

可以通过将元组列表传递给agg来更改输出中的名称。

df.groupby(['s_type','d_type'], sort=False).agg(
    {'qty': [('MEDIAN', 'median')]}
)

                 qty
              MEDIAN
s_type d_type       
s1     d1        1.7
       d2        5.0
s2     d1        2.5
       d2        2.5