Python 如何从group by聚合中去掉熊猫中嵌套的列名？

我有以下代码，它使用带有

employee\u id

的group by和带有

Customer\u id

的聚合来查找每个员工的总销售额和唯一销售额

Sales.groupby('Employee_id').agg({
    'Customer_id': [
        ('total_sales', 'count'),
        ('unique_sales', 'nunique')
]})

重要的是要知道，我还将对其他列执行聚合，但到目前为止，我只写了这些。所以，如果你有一个建议的解决方案，我请你考虑，如果它有区别。

在计算每个员工的总销售额和唯一销售额并创建两列方面，这正是我想要的，但它创建了嵌套的列名。所以列名看起来像[（'Customer\u id'，'total\u sales'），（'Customer\u id'，'unique\u sales'）]，这是我不想要的。是否有任何方法可以轻松摆脱嵌套部分，只包含['total_sales'、'unique_sales']，或者在我完成所有操作后重命名列是最简单的方法

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谢谢

您可以简单地重命名这些列：

import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(2018)

df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(100, 3)), columns=['A','B','C'])
result = df.groupby('A').agg({'B': [('D','count'),('E','nunique')],
                              'C': [('F','first'),('G','max')]})
result.columns = result.columns.get_level_values(1)
print(result)

或者，您可以保存

groupby

对象，并使用

grouped[col].agg（…）

要生成子数据帧，然后将其

pd.concat

”合并在一起：

import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(2018)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(100, 3)), columns=['A','B','C'])
grouped = df.groupby('A')
result = pd.concat([grouped['B'].agg([('D','count'),('E','nunique')]),
                    grouped['C'].agg([('F','first'),('G','max')])], axis=1)
print(result)

这两个代码段都会产生以下结果（尽管列的顺序可能不同）：

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总的来说，我认为在事实发生后重命名列是最简单、可读性更强的选项。

非常感谢您清楚地显示了这两个选项！我更喜欢第一个：）快速跟进，您知道如何将索引（在您的示例中为A）设置为列而不是索引吗？通常您可以通过使用

df.groupby（'A'，as_index=False）

来避免此问题。这告诉

groupby/agg

返回一个数据帧，其中

a

是一列而不是索引。但是在这种情况下，这不起作用，因为

A

被放置在第0列级别，该级别由

result.columns=result.columns.get_level_值（1）

删除。因此使用

result=result.reset_index（）

将索引移动到列中。（顺便说一句，

result.set_index

是执行反向操作的方法——将列移动到索引中。）我喜欢pandas的地方在于它非常直观，而且很容易排除故障

    D  E  F  G
A             
0  18  8  8  9
1  12  8  6  6
2  14  8  0  8
3  10  9  8  9
4   7  6  3  5
5   8  5  6  7
6   9  7  9  9
7   8  6  4  7
8   8  7  2  9
9   6  5  7  9