熊猫索引编组后

Question

这可能是一个非常简单的问题，但我想了解如何在熊猫中进行分组和索引。

比方说，我有以下数据的数据帧：

df = pd.DataFrame(data={ 
    'p_id': [1, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 4, 4], 
    'rating': [5, 3, 2, 2, 5, 1, 3, 4, 5] 
}) 

现在，指数将被自动分配，使数据帧的样子：

 p_id rating 
0  1  5 
1  1  3 
2  1  2 
3  2  2 
4  3  5 
5  3  1 
6  3  3 
7  4  4 
8  4  5 

当我尝试组它通过的p_id ，我得到：

>> df[['p_id', 'rating']].groupby('p_id').count() 
      rating 
p_id   
1   3 
2   1 
3   3 
4   2 

我注意到，p_id现在成为此DataFrame的索引，但第一行看起来很奇怪 - 为什么它有'p_id'索引在里面有空的评价？

我知道如何解决它，那种，如果我这样做：

>> df[['p_id', 'rating']].groupby('p_id', as_index=False).count() 
     p_id rating 
0  1  3 
1  2  1 
2  3  3 
3  4  2 

现在我没有这个怪异的第一列，但我有两个指标，p_id的。

所以我的问题是，当我不使用as_index = False这个额外的行来自哪里，并且有没有办法将DataFrame分组，并保持p_id作为索引，而不必处理这个额外的行？如果有任何我可以阅读的文档，那也将不胜感激。

感谢

Answer 1

这只是一个指数名称...

演示：AAA

In [48]: df 
Out[48]: 
    p_id rating 
AAA 
0  1  5 
1  1  3 
2  1  2 
3  2  2 
4  3  5 
5  3  1 
6  3  3 
7  4  4 
8  4  5 

可以摆脱：在索引名

In [46]: df 
Out[46]: 
    p_id rating 
0  1  5 
1  1  3 
2  1  2 
3  2  2 
4  3  5 
5  3  1 
6  3  3 
7  4  4 
8  4  5 

In [47]: df.index.name = 'AAA' 

讲究它使用rename_axis()方法：

In [42]: df[['p_id', 'rating']].groupby('p_id').count().rename_axis(None) 
Out[42]: 
    rating 
1  3 
2  1 
3  3 
4  2