我有以下代碼，它使用 group byEmployee_id和聚合 with查找每個員工的總銷售額和唯一銷售額Customer_id。Sales.groupby('Employee_id').agg({ 'Customer_id': [ ('total_sales', 'count'), ('unique_sales', 'nunique')]})重要的是要知道我也將與其他列執行聚合，但到目前為止，這就是我寫的全部內容。因此，如果您有建議的解決方案，請考慮一下，以防萬一。雖然這在計算每位員工的總銷售額和唯一銷售額并創建兩列方面完全符合我的要求，但它會創建嵌套的列名稱。所以列名看起來像 [('Customer_id', 'total_sales'), ('Customer_id', 'unique_sales')]，這是我不想要的。有什么方法可以輕松擺脫嵌套部分以僅包含 ['total_sales', 'unique_sales']，或者是在完成所有操作后重命名列的最簡單方法？
1 回答
蝴蝶刀刀
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您可以簡單地重命名列：
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(2018)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(100, 3)), columns=['A','B','C'])
result = df.groupby('A').agg({'B': [('D','count'),('E','nunique')],
'C': [('F','first'),('G','max')]})
result.columns = result.columns.get_level_values(1)
print(result)
或者，您可以保存groupby對象，并用于grouped[col].agg(...) 生成子數據幀，然后可以將其pd.concat組合在一起：
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(2018)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(100, 3)), columns=['A','B','C'])
grouped = df.groupby('A')
result = pd.concat([grouped['B'].agg([('D','count'),('E','nunique')]),
grouped['C'].agg([('F','first'),('G','max')])], axis=1)
print(result)
兩個代碼片段都產生以下結果（盡管列的順序可能不同）：
D E F G
A
0 18 8 8 9
1 12 8 6 6
2 14 8 0 8
3 10 9 8 9
4 7 6 3 5
5 8 5 6 7
6 9 7 9 9
7 8 6 4 7
8 8 7 2 9
9 6 5 7 9
總的來說，我認為事后重命名列是最簡單、更易讀的選擇。
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