Pandas中groupby方法的'level'参数如何工作？

提问于 2024-04-20T13:03:18+08:00

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(df.set_index('STNAME').groupby(level=0)['CENSUS2010POP']
   .agg({'avg': np.average, 'sum': np.sum}))

在上面的代码中，为什么有必要在groupby中指定level参数，因为根据我的理解，只有在DataFrame中有multiIndex时才需要level参数 .

1 回答

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不仅 MultiIndex ，它也应该在 Index 中使用，因为只有一个级别 .

对于具有指定的聚合列的函数agg也是必需的元组传递列表，用于指定具有聚合函数的新列的名称：
```
df1 = (df.groupby('STNAME')['CENSUS2010POP']
         .agg({'avg': np.average, 'sum': np.sum}))
```
FutureWarning：在系列中使用dict进行聚合已弃用，将在以后的版本中删除.agg（{'avg'：np.average，'sum'：np.sum}））

但是你的代码应该更简单：
```
df = pd.DataFrame({'STNAME':list('aab'),
                   'CENSUS2010POP':[10,20,50]})

df1 = (df.groupby('STNAME')['CENSUS2010POP']
         .agg([('avg', np.average), ('sum', np.sum)]))
print (df1)
        avg  sum
STNAME          
a        15   30
b        50   50
```
另外如果确实需要从 STNAME 列创建索引或者已经在last versions的pandas（0.20）中的DataFrame中工作：
```
(df.set_index('STNAME').groupby('STNAME')['CENSUS2010POP']
   .agg([('avg', np.average), ('sum', np.sum)]))
```
回复于 2024-04-20T13:03:18+08:00

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