Python DataFrameGroupBy对象到DataFrame

我想将我拥有的

pandas.DataFrame

中的值分组，然后将结果存储在另一个数据帧中

我有以下代码：

grouped = df.groupby("date")
grouped_df = DataFrame()
grouped_df["work_count"] = grouped["id"].count()
grouped_df["author_author"] = grouped["author_name"].nunique()
print(grouped_df)

有了它，我得到：

            commit_count  authors_count
date                                   
2018-02-16             1              1
2018-02-23             2              1
2018-03-02             5              1
2018-03-30             1              1
2018-04-13             3              1
2018-06-15             2              1

我尝试使用

索引

获取日期，如下所示：

grouped = df.groupby("date")
grouped_df = DataFrame()
grouped_df["date"] = grouped.indices
grouped_df["work_count"] = grouped["id"].count()
grouped_df["author_author"] = grouped["author_name"].nunique()
print(grouped_df)

有了它，我陷入了这样的困境：

                 date    work_count   author_count
2018-02-16 2018-02-16             1              1
2018-02-23 2018-02-23             2              1
2018-03-02 2018-03-02             5              1
2018-03-30 2018-03-30             1              1
2018-04-13 2018-04-13             3              1
2018-06-15 2018-06-15             2              1

我也尝试过：

grouped = df.groupby("date", as_index=False)

但我得到：

ValueError: Cannot set a frame with no defined index and a value that cannot be converted to a Series

此外，我希望将日期保留为数据框中的一列，而使用

as_index=False

无法实现这一点

最后，我想从

grouped\u df

中删除第一列。 我希望我的结果如下所示：

      date    work_count   author_count
2018-02-16             1              1
2018-02-23             2              1
2018-03-02             5              1
2018-03-30             1              1
2018-04-13             3              1
2018-06-15             2              1

---

grouped=df.groupby（“date”，as_index=False）。reset_index（）

你的最终结果和起点有什么区别？他们看起来identical@BrianJoseph由于我的起点日期不是一列（请注意，“日期”是其他列名下面的一行），所以这些是索引而不是值。如果我尝试使用分组的_df[“date”]，我会得到一个键错误。在我的最终结果中，“date”是一列，日期是该列中的值。使用此选项，我将丢失“date”，并希望保留它。