Pandas 聚合后如何将数据帧转换为单个索引？

我一直在玩熊猫数据框架中的聚合。考虑到以下数据帧：

df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7,8],
                 'batch':['q','q','q','w','w','w','w','e'],
                 'c':[4,1,3,4,5,1,3,2]})

我必须使用列

a

的平均值和列

c

的最小值对批处理列进行聚合。 我使用以下方法进行聚合：

agg_dict = {'a':{'a':'mean'},'c':{'c':'min'}}
aggregated_df = df.groupby("batch").agg(agg_dict)

问题是，我希望最终的数据帧具有与原始数据帧相同的列，只是每个列中存在聚合值的细微差别。 上述聚合的结果是一个多索引数据帧，我不知道如何将其转换为单个数据帧？ 我跟踪了链接：。但是，这不起作用，最终输出仍然是一个多索引数据帧。

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很好，如果有人能帮助你，你可以试试下面的代码df.groupby（'batch'）.aggregate（{'c'：'min'，'a'：mean}）

检查

df.groupby（'batch'，as_index=False）。agg（{'a'：'mean'，'c'：'min'）

。因此，接下来，将各个列作为一个列表，本质上增加了最终数据帧的索引？不确定您的意思，请您详细说明一下？我的意思是，我的groupby操作是：

df.groupby（“batch”，as_index=False）。agg（{a'：{a'：{a'：'mean'}，{a'：'std'}，'c'：'min'}）

。理想情况下，这意味着索引级别更高？请检查