[每日一答] [20151012] pandas中，groupby方法返回MultiIndex转成DataFrame

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我是靠谱客的博主呆萌煎蛋，最近开发中收集的这篇文章主要介绍[每日一答] [20151012] pandas中，groupby方法返回MultiIndex转成DataFrame，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

在《Python数据分析实战》的4.2分组分析中，用到了groupby方法，使用方法如下所示：

>>> gb = df.groupby(by=['class'])['score'].agg({'总分':numpy.sum, '人数':numpy.size, '平均值':numpy.mean, '方差':numpy.var, '标准差':numpy.std});

这样子可以得到以下结果，我们直接解读没有问题，但是如果需要使用这个结果进行二次处理，例如我们想要用它去做一个join什么的，那么就没有直接使用DataFrame那么方便了了，因为groupby中的字段，使用MultiIndex的结构返回的。

>>> gb

方差总分人数标准差平均值

class

一班 71.000000 635 5 8.426150 127.00

三班 104.666667 484 4 10.230673 121.00

二班 290.250000 455 4 17.036725 113.75

这时候，我们可以使用reset_index()方法，将MultiIndex的多层索引直接重置为0,1,2,……，这样子我们就可以把多层索引中的值转成列了，效果如下所示：

>>> gb.reset_index()

class 方差总分人数标准差平均值

0 一班 71.000000 635 5 8.426150 127.00

1 三班 104.666667 484 4 10.230673 121.00

2 二班 290.250000 455 4 17.036725 113.75

至此，我们就可以使用DataFrame的方法，操作groupby的结果了。

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