报错：'DataFrameGroupBy'对象无'reset_index'属性，寻求解决方案

错误原因 #

df.groupby(['hour','dt'])返回的是DataFrameGroupBy类型的分组对象，它仅保存了分组规则，并未执行任何聚合计算，因此不存在reset_index方法——这个方法是DataFrame专属的，只有拿到聚合后的DataFrame才能调用。

修正方案 #

你需要先对分组对象执行聚合操作（比如统计每组记录数），得到聚合结果后再调用reset_index。以统计每个(hour, dt)组的记录数为例，正确代码如下：

# 统计每组总行数，转化为DataFrame并重置索引
df_new = df.groupby(['hour','dt']).size().reset_index(name="count")

如果需要统计某一列的非空值数量，可以指定列名：

# 统计指定列的非空记录数
df_new = df.groupby(['hour','dt'])['列名'].count().reset_index(name="count")

说明 #

• size()：返回每个分组的总行数，结果是一个以(hour, dt)为索引的Series
• reset_index(name="count")：将分组索引转为普通列，并把聚合结果的列名设置为"count"

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Srijan