Python 如何阻止聚合函数向dataframe添加不需要的行？

我编写了一行代码，将数据帧按列分组

df=df.groupby（['where'，'when']）.agg（{'col1'：['max']，'col2'：['sum']}）

使用上述代码后，输出中的聚合列有两个额外的行，“max”和“sum”占据了“col1”和“col2”索引下的一列。看起来是这样的：

可乐 可乐 最大值 总和 哪里 什么时候 家 1. A. A. 工作 2. B B 您需要的是预先将列名传递给聚合函数

使用以下命令：

df = df.groupby(['where','when']).agg(col1 = ('col1', 'max'), col2 = ('col2', 'sum')).reset_index()

数据帧：

   where  when  col1  col2
0  home     1     1     1
1  work     2     2     2
2  home     1     3     3

输出：

   where  when  col1  col2
0  home     1     3     3
1  work     2     2     2

更新：

我们可以将

as_index=False

传递给groupby，groupby将停止pandas将键作为索引，因此之后不需要重置索引

df = df.groupby(['where','when'], as_index = False).agg(col1 = ('col1', 'max'), col2 = ('col2', 'sum'))

---

请同时发布您的预期输出。@MayankPorwal编辑了它。如果您删除聚合中的方括号，pandas将不会添加“max”和“sum”列标签：

。agg（{'col1'：'max'，'col2'：'sum'}）

（然后您可以

重置_index（）

以按Amit所述展平列索引）@tdy这很好。我没有意识到这一点。您也可以将

添加为\u index=False

到groupby。请注意，另一个区别是您的聚合方式。OP使用了

agg（{'col1'：['max']，'col2'：['sum']}）

这实际上添加了

max

和

min

标签（即使OP不需要这些标签）。@tdy更新了解释。如果在groupby中像

df.groupby（['where'，'when']，as_index=False）那样使用
as_index=False
，则不需要重置索引。agg（col1=（'col1'，'max'），col2=（'col2'，'sum'））

非常有效。感谢@AmitVikramSingh and tdy的回复