分组合并DataFrame后缺失'Amzius'列，如何修复？

问题原因 #

当你用groupby('Amzius')计算均值时，'Amzius'会自动成为结果Series的索引，而非普通数据列。后续用pd.concat合并后，这个索引依然保持索引身份，不会出现在columns列表中，所以你看不到它。

修复方法 #

有两种简单的解决方式：

方法1：分组时保留'Amzius'为列

在groupby中添加as_index=False参数，让分组键保持为普通列，而非索引。之后用merge合并（比concat更适合关联键匹配场景）：

df_grouped = df.groupby('Amzius', as_index=False)['Atlygis'].mean()
df_grouped1 = df.groupby('Amzius', as_index=False)['Kaina'].mean()

# 按'Amzius'列合并两个DataFrame
df_joined = pd.merge(df_grouped, df_grouped1, on='Amzius')
print(df_joined)
print(df_joined.columns.values)  # 此时会看到'Amzius'、'Atlygis'、'Kaina'三列

方法2：将现有结果的索引转为列

如果你已经得到了df_joined，可以直接调用reset_index()把索引转成普通列：

df_grouped = df.groupby('Amzius')['Atlygis'].mean()
df_grouped1 = df.groupby('Amzius')['Kaina'].mean()

df_joined = pd.concat([df_grouped, df_grouped1], axis=1, join='inner')
# 将索引'Amzius'转为普通列
df_joined = df_joined.reset_index()
print(df_joined)
print(df_joined.columns.values)  # 此时'Amzius'会出现在列列表中

内容的提问来源于stack exchange，提问作者litpost