Pandas中.groupby()返回的DataFrame为何包含重复order_dow列？

你的问题是因为用groupby('order_dow')分组后，又对order_dow列做了计数聚合，导致分组键变成了DataFrame的索引，同时聚合结果的列名也是order_dow，所以看起来列“出现了两次”。下面给你几种快速解决的办法：

方法1：用size()直接统计数量 #

size()会直接返回分组后的元素个数，结果是一个Series，之后转成你要的DataFrame结构：

dow_counts = df.groupby('order_dow').size().reset_index(name='counts')

执行后会得到7行2列的结果：一列是order_dow（值为0-6），另一列counts是对应日期的出现次数。

方法2：重置索引并重命名聚合列 #

如果习惯用count()，可以在聚合后重置索引，同时给结果列改个名字避免重复：

dow_counts = df.groupby('order_dow')['order_dow'].count().reset_index(name='counts')

reset_index()会把原来的索引（order_dow）转成普通列，name='counts'把聚合后的列名改成counts，就不会和索引列重复了。

方法3：对其他非空列计数 #

如果你的数据里有其他不会为空的列（比如订单ID列order_id），可以直接对这列计数，这样就不会出现列名重复的情况：

dow_counts = df.groupby('order_dow')['order_id'].count().reset_index(name='counts')

以上任意一种方法都能得到你期望的2列（日期+次数）、7行的DataFrame。

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