Python 为什么在使用pandas apply之后，我的数据帧中会出现一个空行？

我对Python和Pandas还比较陌生，正在尝试弄清楚如何应用一个简单的split-join。我遇到的问题是，我从Pandas的apply函数返回的所有数据帧的顶部都有一个空行，我不知道为什么。有人能解释一下吗

下面是一个演示问题的简单示例，而不是我的实际代码：

sorbet = pd.DataFrame({
  'flavour': ['orange', 'orange', 'lemon', 'lemon'],
  'niceosity' : [4, 5, 7, 8]})

def calc_vals(df, target) :
    return pd.Series({'total' : df[target].count(), 'mean' : df[target].mean()})

sorbet_grouped = sorbet.groupby('flavour')
sorbet_vals = sorbet_grouped.apply(calc_vals, target='niceosity')

如果我随后执行

打印（已排序的值）

我将得到以下输出：

         mean  total
flavour                 <--- Why are there spaces here?
lemon     7.5      2
orange    4.5      2

[2 rows x 2 columns]

---

造成这种差异的原因是什么？我如何修复它？

groupby/apply操作返回的是一个新的数据帧，带有命名索引。该名称对应于原始数据帧分组所依据的列名

该名称显示在索引上方。如果将其重置为

None

，则该行将消失：

In [155]: sorbet_vals.index.name = None

In [156]: sorbet_vals
Out[156]: 
        mean  total
lemon    7.5      2
orange   4.5      2

[2 rows x 2 columns]

请注意，

名称

很有用——我并不建议删除它。该名称允许您通过名称而不仅仅是数字来引用该索引

---

如果希望索引成为列，请使用

reset\u index

：

In [209]: sorbet_vals.reset_index(inplace=True); sorbet_vals
Out[209]: 
  flavour  mean  total
0   lemon   7.5      2
1  orange   4.5      2

[2 rows x 3 columns]

---

不确定OP是想要这个还是想要2x3结果的

.reset\u index（）

。啊，好吧，那么原因是groupby/apply操作用分组值的索引替换了通常的索引？正确吗？是的，groupby/apply的结果是一个新的DataFrame，带有命名索引，名称对应于原始DataFrame分组所依据的列名。我想要的是创建一个DataFrame，其风格、平均值和总数与普通列相同。有没有一种自然的方法可以做到这一点？啊，那么你正在寻找DSM的答案<代码>冰糕价值。重置索引（）@DSM：你想发布一个答案吗？

In [209]: sorbet_vals.reset_index(inplace=True); sorbet_vals
Out[209]: 
  flavour  mean  total
0   lemon   7.5      2
1  orange   4.5      2

[2 rows x 3 columns]