Python 如何通过链接从多级列中删除第一级？

如何从多级列中删除第一级

对于数据帧：

tmp.head(1000).groupby(['user_id', 'aisle_id']).agg({'aisle_id': ['count']})

给予

                 aisle_id
                    count
user_id aisle_id         
382     38              1
        84              2
        115             1
3107    43              1
3321    37              1
        69              2

---

我想在我的列中删除

通道id

。如何通过链接命令而不必启动另一条语句来实现这一点

您可以使用点运算符快速访问列多重索引的第一级。类似于使用单个级别索引访问列的方式

只需在末尾添加

。过道id

。或等效地

[“过道id”]

tmp.head(1000).groupby(['user_id', 'aisle_id']).agg({'aisle_id': ['count']}) \
    .aisle_id

                  count
user_id aisle_id       
381     38            1
382     84            2
        115           1
3107    43            1
3321    37            1
        69            2

---

评论回复

---

@displayname这些是等效的

df.release\u id

和

df.xs（'release\u id'）

。我想指出的是，它将访问第一级为

通道id

的所有列。如果你要用你曾经的方式来聚合，这将和斯科特伯顿所建议的一样有效。不同之处在于，如果您希望将聚合结果存储到一个超过一列的变量中，那么这些结果将被保留，并且您可以使用

df.roadway\u id

访问

roadway\u id

。ScottBoston解决方案的优点是，当有多个列可用时，我们将计算限制在刚好超过

过道id

使用

reset\u index

在0级将drop设置为

True

tmp.head(1000).groupby(['user_id', 'aisle_id']) \
    .agg({'aisle_id': ['count']}).T.reset_index(level=0, drop=True).T

---

更改您的groupby语句

tmp.head(1000).groupby(['user_id', 'aisle_id'])['aisle_id'].agg(['count'])

---

成功了。虽然我不得不将它再转置2次，并降低0级。这确实更短。我不知道我可以在

DataFrameGroupBy

对象上使用那样的

[]

。如果只有一列，这是一个不错的解决方案。如果有另一个

mean

列，例如，那么我想我必须使用Scotts版本。