Pandas Groupby Agg函数未成功降维

在本文中，我们将介绍Pandas中Groupby Agg函数未成功降维的问题。在数据分析与处理中，Pandas库的Groupby函数可以对数据进行分组，然后通过Agg函数对数据进行统计。但是在某些情况下，使用Groupby Agg函数无法成功降维，导致数据的维度没有被降低。

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Groupby与Agg函数简介

先简单介绍一下Groupby和Agg函数。在Pandas中，Groupby函数是对数据根据某个或某些列进行分组。例如下面的DataFrame：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'subject': ['English', 'English', 'English', 'Math', 'Math', 'Math'],
        'grade': [80, 75, 90, 85, 70, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出结果：

       name  subject  grade
0     Alice  English     80
1       Bob  English     75
2   Charlie  English     90
3     Alice     Math     85
4       Bob     Math     70
5   Charlie     Math     95

我们可以用Groupby函数对数据按照某列进行分组，例如按照姓名进行分组：

grouped = df.groupby('name')

这样就会得到一个DataFrameGroupBy对象，表示按照name列进行了分组。我们可以对这个对象使用Agg函数进行统计。例如，对于每个人的成绩，我们可以计算平均分、最高分和最低分：

result = grouped.agg({'grade': ['mean', 'max', 'min']})

这样会得到以下结果：

          grade         
           mean max min
name                  
Alice      82.5  85  80
Bob        72.5  75  70
Charlie    92.5  95  90

这里用到了字典类型，其中键是需要统计的列名，值是需要进行的统计操作，例如’mean’、’max’和’min’。

Groupby Agg函数未成功降维的情况

但是，在某些情况下，使用Groupby Agg函数无法成功降维，导致数据的维度没有被降低。例如，我们仍然使用上面的DataFrame进行分组和统计：

grouped = df.groupby('name')

result = grouped.agg({'grade': ['mean', 'max', 'min'], 'subject': 'count'})

这里我们增加了对subject列的统计，统计每个人学习科目的数量。然后结果会得到两层列名的DataFrame：

          grade         subject
           mean max min   count
name                           
Alice      82.5  85  80       2
Bob        72.5  75  70       2
Charlie    92.5  95  90       2

可以看到，虽然我们只对一列进行分组和统计，但是最终的结果是两层列名的DataFrame。这时我们可以使用reset_index函数，将第一层列名重新变为普通的列，同时将其索引重置：

result = result.reset_index()

这样就会得到如下的结果：

      name  grade         subject
                   mean max min   count
0    Alice   82.5  85  80       2
1      Bob   72.5  75  70       2
2  Charlie   92.5  95  90       2

这时，我们已经成功降维了，将原来两层列名的DataFrame变为了一层列名的DataFrame。