Python 从pivot_表中删除一列以更改分组逻辑

我有一个

dataframe

：

df =
GROUP  HOUR  TOTAL_SERVICE_TIME  TOTAL_WAIT_TIME  IS_EVALUATED  IS_NEGATIVE_GRADE
AAA    7     24                  32               0             0
AAA    7     23                  30               1             0
AAA    8     25                  31               1             1
BBB    7     26                  33               1             0
BBB    8     27                  31               1             0

我想调整下面给定的代码，使其仅按

GROUP

对数据进行分组。我不想使用列

HOUR

。我想知道我是否可以使用

pivot\u table

而不使用

HOUR

，这样数据只按

GROUP

分组，而忽略

HOUR

piv_df = df.pivot_table(index='GROUP', columns='HOUR', fill_value=0).stack()
avg_tot = piv_df[['TOTAL_SERVICE_TIME', 'TOTAL_WAIT_TIME']].add_prefix("AVG_")
avg_pct1 = piv_df['IS_EVALUATED'].mul(100).astype(int)
avg_pct2 = piv_df['IS_NEGATIVE_GRADE'].mul(100).astype(int)
fresult = avg_tot.join(avg_pct1.to_frame("AVG_PERCENT_EVAL_1")).join(avg_pct2.to_frame("AVG_PERCENT_NEGATIVE")).reset_index()

---

如果没有

columns='Hour'

，则不再需要

stack

piv_df = df.pivot_table(index='GROUP', fill_value=0)
avg_tot = piv_df[['TOTAL_SERVICE_TIME', 'TOTAL_WAIT_TIME']].add_prefix("AVG_")
avg_pct1 = piv_df['IS_EVALUATED'].mul(100).astype(int)
avg_pct2 = piv_df['IS_NEGATIVE_GRADE'].mul(100).astype(int)
fresult = avg_tot.join(avg_pct1.to_frame("AVG_PERCENT_EVAL_1")).join(avg_pct2.to_frame("AVG_PERCENT_NEGATIVE")).reset_index()

fresult

---

数据请@皮尔斯：好的，等一下。我认为这个问题可能不需要数据。@piRSquared:我发布了数据。它可能不需要。。。通常，问题并不重要。然而，这有助于我们这些回答问题的人摆脱困惑。没有它，我不得不想太多，弄明白你想做什么。如果我遇到问题，我必须弄清楚这是否是因为我对数据做出了错误的假设。所以，也许它是需要的，也许它不是。但是如果你想最大限度地让你的问题得到回答。。。最好提供它。