Python 数据帧聚合到数据帧

Python 数据帧聚合到数据帧,python,pandas,Python,Pandas,从下面的数据帧格式中,我想给出“传统的”dataframe格式。这似乎很容易解决,但我正在努力得到它 数据样本 输出 期望输出 解决方案1: 尝试使用以下方法简单地重置groupby上的索引: df.groupby(['col1','col2'])['col1'].agg({'Frequency':'count'}).reset_index() col1 col2 Frequency 0 A bar 2 1 A foo 2 2 A

从下面的数据帧格式中,我想给出“传统的”
dataframe
格式。这似乎很容易解决,但我正在努力得到它

数据样本 输出 期望输出
解决方案1:

尝试使用以下方法简单地重置
groupby
上的索引:

df.groupby(['col1','col2'])['col1'].agg({'Frequency':'count'}).reset_index()

  col1 col2  Frequency
0    A  bar          2
1    A  foo          2
2    A  zzz          1
3    B  car          2
4    B  dog          1
5    C  bar          2
6    C  zzz          1
解决方案2

创建您的
分组依据时使用
作为\u index=False

df.groupby(['col1','col2'], as_index=False)['col1'].agg({'Frequency':'count'})

  col1 col2  Frequency
0    A  bar          2
1    A  foo          2
2    A  zzz          1
3    B  car          2
4    B  dog          1
5    C  bar          2
6    C  zzz          1

太好了,太容易了…谢谢
col1    col2   freq 
A       bar    2
A       foo    2
A       zzz    1
B       car    2
B       dog    1
C       bar    2
C       zzz    1
df.groupby(['col1','col2'])['col1'].agg({'Frequency':'count'}).reset_index()

  col1 col2  Frequency
0    A  bar          2
1    A  foo          2
2    A  zzz          1
3    B  car          2
4    B  dog          1
5    C  bar          2
6    C  zzz          1
df.groupby(['col1','col2'], as_index=False)['col1'].agg({'Frequency':'count'})

  col1 col2  Frequency
0    A  bar          2
1    A  foo          2
2    A  zzz          1
3    B  car          2
4    B  dog          1
5    C  bar          2
6    C  zzz          1