Panda 将相同的索引名称移动到唯一的列名称
Panda Move Same Index Names to Unique Column Names
我有一个形状为 366,1 的 pandas df“lty”,如下所示,第一个“时间”col 是一个月或一月,在这种情况下,第二个“时间”列是一个月中的一天。这是
的结果
lty = ylt.groupby([ylt.index.month, ylt.index.day]).mean()
我可能需要重置索引或像下面这样重命名列,以便“lty”具有形状 366,3:
LT Mean
time time
1 1 11.263604
2 11.971495
3 11.989080
4 12.558736
5 11.850899
month day LT Mean
1 1 11.263604
2 11.971495
3 11.989080
4 12.558736
5 11.850899
我尝试重置索引,但出现此错误:
lty.reset_index()
ValueError: cannot insert time, already exists
谢谢你,因为我还在学习如何操作列、索引。
当您 groupby
、rename
对索引属性进行分组时,它们在聚合后不会发生冲突:
lty = (ylt.groupby([ylt.index.month.rename('month'), ylt.index.day.rename('day')])
.mean().reset_index())
#month day LT Mean
#1 1 11.263604
#1 2 11.971495
#1 3 11.989080
#1 4 12.558736
#1 5 11.850899
我有一个形状为 366,1 的 pandas df“lty”,如下所示,第一个“时间”col 是一个月或一月,在这种情况下,第二个“时间”列是一个月中的一天。这是
的结果lty = ylt.groupby([ylt.index.month, ylt.index.day]).mean()
我可能需要重置索引或像下面这样重命名列,以便“lty”具有形状 366,3:
LT Mean
time time
1 1 11.263604
2 11.971495
3 11.989080
4 12.558736
5 11.850899
month day LT Mean
1 1 11.263604
2 11.971495
3 11.989080
4 12.558736
5 11.850899
我尝试重置索引,但出现此错误:
lty.reset_index()
ValueError: cannot insert time, already exists
谢谢你,因为我还在学习如何操作列、索引。
当您 groupby
、rename
对索引属性进行分组时,它们在聚合后不会发生冲突:
lty = (ylt.groupby([ylt.index.month.rename('month'), ylt.index.day.rename('day')])
.mean().reset_index())
#month day LT Mean
#1 1 11.263604
#1 2 11.971495
#1 3 11.989080
#1 4 12.558736
#1 5 11.850899