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用Pandas重命名groupby和计数结果的列名

rename dataframe pandas python

ah bon · 技术社区 · 5 年前

给定以下数据帧:

import numpy as np
df = pd.DataFrame({'price': np.random.random_integers(0, high=100, size=100)})
ranges = [0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]
df.groupby(pd.cut(df.price, ranges)).count()

外出:

          price
 price  
(0, 10]     9
(10, 20]    11
(20, 30]    11
(30, 40]    9
(40, 50]    16
(50, 60]    7
(60, 70]    10
(70, 80]    9
(80, 90]    14
(90, 100]   4

我怎么能 reset_index 将结果和列名重命名为 bins 和 counts ?谢谢。

      bins    counts
0   (0, 10]     9
1   (10, 20]    11
2   (20, 30]    11
3   (30, 40]    9
4   (40, 50]    16
5   (50, 60]    7
6   (60, 70]    10
7   (70, 80]    9
8   (80, 90]    14
9   (90, 100]   4

2 回复 | 直到 5 年前

ah bon 5 年前

这段代码可以工作,但不够简洁,如果你有其他选择,欢迎分享:

df.groupby(pd.cut(df.price, ranges)).count()\
.rename(columns={'price' : 'counts'})\
.reset_index()\
.rename(columns={'price': 'bins'})

外出:

      bins    counts
0   (0, 10]     9
1   (10, 20]    11
2   (20, 30]    11
3   (30, 40]    9
4   (40, 50]    16
5   (50, 60]    7
6   (60, 70]    10
7   (70, 80]    9
8   (80, 90]    14
9   (90, 100]   4

jezrael 5 年前

一个想法是使用 rename 系列从 pd.cut ,所以如果选择列 price 对于处理组,输出为 Series ,所以添加 Series.reset_index 具有 name 参数 2 columns DataFrame :

df1 = (df.groupby(pd.cut(df.price, ranges).rename('bins'))['price'].count()
         .reset_index(name='counts'))
print (df1)
        bins  counts
0    (0, 10]      13
1   (10, 20]      13
2   (20, 30]       9
3   (30, 40]       9
4   (40, 50]       7
5   (50, 60]       9
6   (60, 70]       9
7   (70, 80]      12
8   (80, 90]       9
9  (90, 100]       9

xVlady 2 年前

   df.groupby('team', as_index=False).agg(my_sum=('points', sum),my_max=('points', max))

https://www.statology.org/pandas-groupby-rename-column/

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