将列标题添加到新的 pandas 数据框中

我正在使用以前的数据帧创建一个新的 pandas 数据帧.groupby and .size方法。

[in] results = df.groupby(["X", "Y", "Z", "F"]).size()

[out]
    9   27/02/2016  1   N   326
    9   27/02/2016  1   S   332
    9   27/02/2016  2   N   280
    9   27/02/2016  2   S   353
    9   27/02/2016  3   N   177

其行为符合预期，但结果是一个没有列标题的数据框。

This SO问题指出以下内容将列名称添加到生成的数据框中

[in] results.columns = ["X","Y","Z","F","Count"]

然而，这似乎根本没有任何影响。

[out]
        9   27/02/2016  1   N   326
        9   27/02/2016  1   S   332
        9   27/02/2016  2   N   280
        9   27/02/2016  2   S   353
        9   27/02/2016  3   N   177

如果您调用，您所看到的是作为索引的分组列reset_index然后它恢复列名

so

results = df.groupby(["X", "Y", "Z", "F"]).size()
results.reset_index()

应该管用

In [11]:
df.groupby(["X","Y","Z","F"]).size()

Out[11]:
X  Y           Z  F
9  27/02/2016  1  N    1
                  S    1
               2  N    1
                  S    1
               3  N    1
dtype: int64

In [12]:    
df.groupby(["X","Y","Z","F"]).size().reset_index()

Out[12]:
   X           Y  Z  F  0
0  9  27/02/2016  1  N  1
1  9  27/02/2016  1  S  1
2  9  27/02/2016  2  N  1
3  9  27/02/2016  2  S  1
4  9  27/02/2016  3  N  1

此外，您可以通过使用来实现您想要的count:

In [13]:
df.groupby(["X","Y","Z","F"]).count().reset_index()

Out[13]:
   X           Y  Z  F  Count
0  9  27/02/2016  1  N      1
1  9  27/02/2016  1  S      1
2  9  27/02/2016  2  N      1
3  9  27/02/2016  2  S      1
4  9  27/02/2016  3  N      1

你也可以传递参数as_index=False here:

In [15]:
df.groupby(["X","Y","Z","F"], as_index=False).count()

Out[15]:
   X           Y  Z  F  Count
0  9  27/02/2016  1  N      1
1  9  27/02/2016  1  S      1
2  9  27/02/2016  2  N      1
3  9  27/02/2016  2  S      1
4  9  27/02/2016  3  N      1

这通常没问题，但如果您尝试在其列上使用聚合方法，则某些聚合函数会失效。dtypes无法聚合，例如，如果您有strdtypes 并且您决定调用mean例如。