Pandas 将Series类型的GroupBy数据转换为DataFrame类型

在本文中，我们将介绍如何将Pandas中的Series类型的GroupBy数据转换为DataFrame类型。GroupBy是Pandas中非常重要的一个功能，它使得我们可以将数据集按照某些规则分组，然后对分组后的数据进行一些操作。GroupBy的结果通常是一个Series类型的数据，但在某些情况下，我们需要将其转换为DataFrame类型的数据，这时候就需要使用到Pandas中的一些函数。

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准备工作

在开始之前，我们需要导入Pandas库并准备一份数据集。以下是一个简单的数据集：

import pandas as pd

data = {
    'class': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C'],
    'score': [90, 85, 92, 88, 90, 75, 78, 82, 80]
}

df = pd.DataFrame(data)

这个数据集有两列，一列是班级类别，一列是成绩。我们可以使用GroupBy功能将这个数据集按照班级类别进行分组：

grouped = df.groupby('class')['score']

这个grouped变量是一个Series类型的数据，我们需要将其转换为DataFrame类型的数据。

方法1：使用unstack函数

我们可以使用unstack函数将Series类型的GroupBy数据转换为DataFrame类型的数据。unstack函数将最内层的索引转化为列，这样就可以将Series类型的数据转换为DataFrame类型的数据。

df_new = grouped.mean().unstack()

这里使用了mean函数对分组后的数据进行了求平均值的操作。执行以上代码后，我们得到的df_new变量是一个DataFrame类型的数据：

class   A   B   C
score  87.5 89.33  78.75

其中A、B、C是分组的类别，score是分组后的数据。

方法2：使用as_index参数

GroupBy函数有一个as_index参数，它的默认值为True。如果设为False，那么GroupBy的结果将会变为DataFrame类型的数据。

grouped = df.groupby('class', as_index=False)['score']

这里的结果也是一个DataFrame类型的数据。

方法3：使用reset_index函数

我们也可以使用reset_index函数来将Series类型的数据转换为DataFrame类型的数据。这个函数会将最内层的索引转化为列，并重新生成新的索引。

df_new = grouped.mean().reset_index()

执行以上代码后，我们得到的df_new变量是一个DataFrame类型的数据：

class  score
0     A  87.50
1     B  89.33
2     C  78.75

其中class是我们分组的类别，score是对分组后的数据求平均值后的结果。

总结

以上是将Pandas中的Series类型的GroupBy数据转换为DataFrame类型的三种方法：使用unstack函数、使用as_index参数、使用reset_index函数。每一种方法都有各自的优缺点，具体使用哪一种方法需要根据实际情况来决定。希望这篇文章对您有所帮助。