dataframegroupby怎么變?yōu)閐ataframe？使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，您可能不知道如何保存groupby函數(shù)的分組結(jié)果。我的解決方案是：通過(guò)reset index（）函數(shù)可以

dataframegroupby怎么變?yōu)閐ataframe？

使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，您可能不知道如何保存groupby函數(shù)的分組結(jié)果。我的解決方案是：通過(guò)reset index（）函數(shù)可以將groupby（）的分組結(jié)果轉(zhuǎn)換成dataframe對(duì)象，這樣就可以保存了

如何將list轉(zhuǎn)化為dataframe？

您可以使用列表轉(zhuǎn)換時(shí)間格式。

取出相應(yīng)的列表參數(shù)，使用相應(yīng)的轉(zhuǎn)換，如果沒有，嘗試強(qiáng)類型轉(zhuǎn)換

pandas.dataframe怎么把列變成索引？

在數(shù)據(jù)幀中，根據(jù)一定的條件，得到符合要求的行元素的位置。

代碼如下：

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DF=pd.數(shù)據(jù)幀（{“BoolCol”：[1，2，3，3，4]，“attr”：[22，33，22，44，66]}，

index=[10,20,30,40,50]）打印（df）

a=df[（df.BoolCol==3)&安培（數(shù)據(jù)框?qū)傩?=22)]. 索引.tolist（）

打?。╝）

DF如下所示。上面，通過(guò)選擇“boolcol”值為3，“attr”值為22的行，我們可以得到該行在DF中的位置

注意：返回的位置是索引列表，根據(jù)索引的不同而不同。這很容易成為數(shù)組中的默認(rèn)下標(biāo)。

[python]查看純拷貝

BoolCol attr

10 1 22

20 2 33

30 3 22

40 3 44

50 4 66

[30]