如何在Groupby pandas之后重置索引

在pandas中，groupby操作常常用来对数据进行分类处理。在进行groupby操作之后，通常会将index重置为默认值，或者使用aggregate或transform等函数将其保存为原来的值。如果您需要在groupby之后重置索引，您可以按照以下步骤进行操作：

步骤一：使用groupby函数对数据进行分类

首先，需要使用groupby函数对数据进行分类。在示例中，我们将使用iris数据集，对其进行按照species进行分类：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['species'] = iris.target_names[iris.target]
grouped_df = df.groupby('species').mean()

在这个示例中，我们使用了load_iris函数读取数据，并将其转换为DataFrame格式。然后，我们添加了一个名为"species"的列，并将其设置为每个条目的目标名称。最后，我们使用groupby函数将数据按照"species"列进行分类，并对其进行了平均值计算。

步骤二：重置索引

重置索引的方法有多种，其中最常用的是使用reset_index函数。reset_index函数将当前索引作为一列添加到DataFrame中，并使用默认索引（0,1,2...）替换当前索引。

reset_df = grouped_df.reset_index()
print(reset_df)

在这个示例中，我们使用reset_index函数对grouped_df进行索引重置，并将结果返回到reset_df变量中。接下来我们打印reset_df变量，来查看运行结果：

      species  sepal length (cm)  sepal width (cm)  petal length (cm)  petal width (cm)
0      setosa              5.006             3.428              1.462             0.246
1  versicolor              5.936             2.770              4.260             1.326
2   virginica              6.588             2.974              5.552             2.026

在这个示例中，我们可以看到，reset_df的索引已重置为默认索引，并且包含了之前的"species"列。可以看到，每个不同种类的花的平均值都被列在不同的列中。

步骤三（可选）：对列名进行修改

如果您不希望使用默认列名，并且需要对列名进行修改，可以使用rename函数进行相应的修改。

renamed_df = reset_df.rename(columns={'sepal length (cm)': 'SL', 'sepal width (cm)': 'SW', 'petal length (cm)': 'PL', 'petal width (cm)': 'PW'})
print(renamed_df)

在这个示例中，我们使用rename函数对行名进行修改，并将结果存储在renamed_df变量中。接下来我们打印renamed_df变量，来查看运行结果：

      species     SL     SW     PL     PW
0      setosa  5.006  3.428  1.462  0.246
1  versicolor  5.936  2.770  4.260  1.326
2   virginica  6.588  2.974  5.552  2.026

在这个示例中，我们可以看到，rename函数对列名进行了修改，使其更加精简和易于理解。现在，我们已经成功地对groupby操作之后的数据进行了索引重置，并可以根据需要对行和列进行修改和操作。