python 如何在pandas中将索引设置为分组值？

lsmd5eda 于 10个月前发布在 Python

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我已经尝试按照这里的例子，我认为应该工作.我想得到所有的数据分组'Continent'，然后设置为我的索引.我已经尝试分组数据：

cont.head()

Country Continent   Population
0   China   Asia    1367.645161
1   United States   North America   317.615385
2   Japan   Asia    127.409396
3   United Kingdom  Europe  63.870968
4   Russian Federation  Europe  143.500000

cont = cont.groupby('Continent')
cont

但我一直得到这个结果，而不是实际的分组的嵌套。

<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x7f7ab3ae6ee0>

型

Edit我已经通过计算迭代了列，这是我的最终DataFrame，但是我希望每个大陆在索引中只列出一次

Country Population  sum size    mean    std
Continent                       
Asia    China   1367.645161 2898.666387 5   579.733277  679.097888
Asia    Japan   127.409396  2898.666387 5   579.733277  679.097888
Asia    India   1276.730769 2898.666387 5   579.733277  679.097888
Asia    South Korea 49.805430   2898.666387 5   579.733277  679.097888
Asia    Iran    77.075630   2898.666387 5   579.733277  679.097888
Australia   Australia   23.316017   23.316017   1   23.316017   NaN
Europe  United Kingdom  63.870968   457.929667  6   76.321611   34.647667
Europe  Russian Federation  143.500000  457.929667  6   76.321611   34.647667
Europe  Germany 80.369697   457.929667  6   76.321611   34.647667
Europe  France  63.837349   457.929667  6   76.321611   34.647667

型
我如何正确地编写代码来创建索引'Continent'，并将其余数据按每个大洲分组？

python

来源：https://stackoverflow.com/questions/77760768/how-do-i-set-the-index-to-a-grouped-value-in-pandas

1条答案

按热度按时间

nfg76nw01#

你要找的是set_index

cont = cont.set_index(['Continent', 'Country']).sort_index()

字符串
pandas使用排序的多个索引折叠索引显示。
groupby更适合聚合或循环操作，例如：

# looping
for continent, gdf in cont.groupby('continent'):
    do_something(gdf)
# aggregation
populations = cont.groupby('continent')['population'].sum()

型

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python 如何在pandas中将索引设置为分组值？

Edit我已经通过计算迭代了列，这是我的最终DataFrame，但是我希望每个大陆在索引中只列出一次

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