Pandas聚合操作后无法找到Id列的问题排查与解决

问题出在你用groupby(df['Id'])完成聚合后，Id已经变成了DataFrame的索引，不再是普通列。所以打印时虽然能看到Id的值，但df_new.columns里不会包含它，直接筛选['Id', 'total1']自然会报错。

给你两种简单的解决办法：

方法1：聚合时让Id保持为列 #

修改groupby的代码，加上as_index=False参数，这样Id会保留成普通列，后续筛选就不会有问题：

import pandas as pd
  
# initialize list of lists
data = [['A29', 112, 10, 0.3], ['A29',112, 15, 0.1], ['A29', 112, 14, 0.22], ['A29', 88, 33, 0.09], ['A29', 88, 29, 0.1], ['A29', 88, 6, 0.2]]
  
# Create the pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['Id', 'Cores', 'Provisioning', 'Utilization'])

df['total'] = df['Provisioning'] * df['Utilization']

df=df[['Id', 'Cores','total']]
aggregation_functions = {'Cores': 'first', 'total': 'sum'}
# 这里加上as_index=False，让Id保持为列
df_new = df.groupby('Id', as_index=False).aggregate(aggregation_functions)

df_new['total1']=df_new['total']/3
print(df_new)
print(df_new.columns) # 现在会包含Id列

df_new=df_new[['Id', 'total1']] # 正常运行不报错

方法2：聚合后把索引转成列 #

如果已经完成聚合操作，不想重新跑一遍，可以用reset_index()把索引转成普通列：

# 聚合后的原有代码之后
df_new = df_new.reset_index() # 把Id索引转为列
df_new=df_new[['Id', 'total1']] # 现在可以正常筛选

两种方法都能解决你的问题，推荐第一种，更直接高效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ReactNewbie123