为Pandas中groupby size结果列设置自定义列名

我有一个DataFrame，需要统计指定列的唯一项数量。在示例中，希望将groupby后size()生成的列命名为"NUM_CIK"，请问为groupby结果列指定名称的最优方法是什么？

当前代码：

cik_groupby_cusip_occur = cik_groupby_cusip_occur.groupby(
    ['CUSIP'], sort=True)['CIK COMPANY'].size().sort_values(ascending=False)

示例输出：

CUSIP
594918104    4560
037833100    4457
023135106    4053
02079K305    3545
478160104    3472

期望输出：

CUSIP       NUM_CIK
594918104    4560
037833100    4457
023135106    4053
02079K305    3545
478160104    3472

以下是几种高效的实现方式，可根据需求选择：

1. 使用reset_index()直接指定列名 #

适合需要将分组键（CUSIP）转为普通列的场景：

cik_groupby_cusip_occur = cik_groupby_cusip_occur.groupby(
    ['CUSIP'], sort=True)['CIK COMPANY'].size().reset_index(name='NUM_CIK').sort_values(by='NUM_CIK', ascending=False)

reset_index(name='NUM_CIK')一步完成两个操作：把CUSIP从索引转为普通列，同时将size()生成的计数列命名为NUM_CIK，最后按计数结果降序排序。

2. 使用agg()方法指定聚合列名 #

扩展性最强，适合后续需要添加更多聚合操作的场景：

cik_groupby_cusip_occur = cik_groupby_cusip_occur.groupby(
    ['CUSIP'], sort=True)['CIK COMPANY'].agg(NUM_CIK='size').sort_values(by='NUM_CIK', ascending=False)

agg(NUM_CIK='size')直接将size聚合的结果映射到指定列名，代码简洁且易扩展——如果之后需要同时统计最大值、平均值，只需在agg()中添加对应字段，比如agg(NUM_CIK='size', MAX_CIK='max')。

3. 使用rename()修改Series名称 #

适合需要保留分组键（CUSIP）作为索引的场景：

cik_groupby_cusip_occur = cik_groupby_cusip_occur.groupby(
    ['CUSIP'], sort=True)['CIK COMPANY'].size().rename('NUM_CIK').sort_values(ascending=False)

rename('NUM_CIK')直接修改size()生成的Series的名称，此时CUSIP仍作为索引，输出格式与期望一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者C_Turbo