Python将groupby（）组标签设置为新数据帧中的索引

我是一名python编程初学者，试图弄清楚如何将groupby操作中的组标签用作新数据帧的索引。 比如说,

df = pd.DataFrame({'Country': ['USA', 'USA', 'UK', 'China', 'Canada', 'Australia', 'UK', 'China', 'USA'],
            'Year': [1979, 1983, 1987, 1991, 1995, 1999, 2003, 2007, 2011],
            'Medals': [52, 30, 25, 41, 19, 17, 9, 14, 12]})

df:
         Country  Medals  Year
    0        USA      52  1979
    1        USA      30  1983
    2         UK      25  1987
    3      China      41  1991
    4     Canada      19  1995
    5  Australia      17  1999
    6         UK       9  2003
    7      China      14  2007
    8        USA      12  2011

 c1 = df.groupby(df['Country'], as_index=True, sort=False, group_keys=True).size()

c1:
Country
USA          3
UK           2
China        2
Canada       1
Australia    1

我想创建一个新的数据帧，上面的c1结果正好是这种格式，但我还不能做到这一点。以下是我得到的：

d1 = pd.DataFrame(np.array(c1), columns=['Frequency'])
d1:
   Frequency
0          3
1          2
2          2
3          1
4          1

我希望组标签作为索引，而不是默认的0、1、2、3和4。 这正是我想要的：

Desired Output:
            Frequency
USA             3
UK              2
China           2
Canada          1
Australia       1

---

请问我怎样才能做到这一点？我想，若我创建一个带有国家的标签并将其指定为索引，它可能会起作用。但是，我正在练习的原始数据有太多行，因此我不可能创建标签列表。任何想法都将受到高度赞赏。

编辑：让我们看看您是否喜欢这一个

c1 = pd.DataFrame(c1.values, index=c1.index.values, columns=['Frequency'])
print(c1)

    Frequency
USA         3
UK          2
China       2
Canada      1
Australia   1

c1.values

大致等同于

np.array（c1）

但无需导入numpy

最初的回答（不太管用，留给后人）：你可能在寻找答案

它应该是这样工作的：

c1 = df.groupby(df['Country'], as_index=True, sort=False, group_keys=True).size()

c2 = c1.set_index(['Country'])

---

让我知道这是否适合你

最后，我找到了一个可行的解决方案。我意识到c1是一个系列，而不是一个数据帧，其索引可由c1.index调用。因此，我通过指定索引改进了代码

d1 = pd.DataFrame(np.array(c1), index=c1.index, columns=['Frequency'])

d1：

---

我不知道这是否是最好的解决方案。更好的主意仍然受欢迎。

谢谢Josh。我运行了它，但出现了这个错误。（键入（self）。\uuuu name\uuuu，name））AttributeError:'Series'对象没有属性'set\u index'抱歉，我在创建c1时没有看到方法链的结尾。您应该能够从序列中生成一个数据帧，然后在需要时调用set_index。我不在电脑旁，但如果你还没弄明白，我可以稍后帮你。我还没弄明白。我会等你回到你的电脑。谢谢你的帮助，谢谢乔希。这些价值观起了作用。但是，set_index方法仍然给出了以前的错误消息。回溯（最近一次调用的最后一次）：文件“C:/Users/test.py”，第463行，在c2=c1中。set_index（['Country']）文件“C:\Users\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\generic.py”，第2360行，在getattr（type（self）中。\uu name\uuuu，name）)AttributeError:'Series'对象没有属性'set_index'嘿，看看我的编辑，或多或少你想到了什么，除了它摆脱了那个讨厌的“国家”。也没有numpy:）

           Frequency
Country             
USA                3
UK                 2
China              2
Canada             1
Australia          1