Python – 如何在分组之后重置索引？

介绍

在处理数据时，我们经常需要对数据进行分组操作。分组之后，我们可以对每组数据进行计算和分析。但是，如果我们想要对分组之后的数据重新排序或重置索引，我们该怎么办呢？在这篇文章中，我们将学习如何在Python中进行分组操作，并在分组之后重置索引。

分组数据

在Python中，我们可以使用pandas库来分组数据。首先我们需要导入pandas库和一个数据集：

import pandas as pd

# 导入数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

我们可以使用groupby方法对数据进行分组。例如，我们可以按照年龄进行分组：

# 按照年龄分组
age_groups = df.groupby('age')

这将按照年龄将数据分组，并将每个分组存储在一个名为age_groups的对象中。我们可以使用size方法查看每个分组的大小：

# 查看每个年龄分组的大小
print(age_groups.size())

这将打印出每个年龄分组的大小。我们还可以使用get_group方法获取特定分组的数据：

# 获取年龄为18的分组数据
age_18 = age_groups.get_group(18)

这将获取年龄为18的分组数据，并将其存储在一个名为age_18的新数据框中。

重置索引

现在我们已经学会如何分组数据，下一步是如何在分组之后重置索引。在进行分组操作之后，索引可能变得混乱或不规则。如果我们想要对数据进行排序或计算，我们需要将索引重置为一个规则的序列。我们可以使用reset_index方法来重置索引。例如，我们可以在按照年龄分组之后，重置索引：

# 重置年龄分组之后的索引
age_groups_reset = age_groups.sum().reset_index()

这将计算每个年龄分组的总和，并将索引重置为一个规则的序列。现在我们可以查看重置索引之后的数据：

# 查看重置索引之后的数据
print(age_groups_reset)

示例代码

下面是一个完整的示例代码，它演示了如何在分组之后重置索引：

import pandas as pd

# 导入数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 按照年龄分组
age_groups = df.groupby('age')

# 查看每个年龄分组的大小
print(age_groups.size())

# 获取年龄为18的分组数据
age_18 = age_groups.get_group(18)

# 重置年龄分组之后的索引
age_groups_reset = age_groups.sum().reset_index()

# 查看重置索引之后的数据
print(age_groups_reset)