如何在Pandas groupby后将Name索引转为Cluster_id列？

方法一：分组时保留Name为普通列 #

在groupby时添加as_index=False参数，让Name保持为普通列而非索引，之后直接赋值即可：

# 分组求均值，保留Name为列
df1 = df.groupby('Name', as_index=False).mean()
# 添加Cluster_id列，值与Name一致
df1['Cluster_id'] = df1['Name']

方法二：将已有的索引转为列后赋值 #

如果已经生成了以Name为索引的df1，可以先通过reset_index()把索引转为普通列，再添加Cluster_id：

df1 = df.groupby('Name').mean().reset_index()
df1['Cluster_id'] = df1['Name']

方法三：直接利用索引值赋值 #

无需先转换索引，直接用索引值创建Cluster_id列，之后按需将索引转为普通列：

df1 = df.groupby('Name').mean()
# 直接用索引值创建Cluster_id列
df1['Cluster_id'] = df1.index
# 可选：将Name索引转为普通列
df1 = df1.reset_index()

最终效果 #

执行上述任意方法后，会得到符合需求的DataFrame：

Name   Column1  Column2  Column3  Column4  Column5  Column6 Cluster_id
0      ALFA  376740.0     0.37     0.24    0.335    0.175     0.07        ALFA
1     Bravo  511830.0     0.52     0.16    0.080    0.260     0.00       Bravo
2   Charlie  590030.0     0.75     0.20    0.205    0.285     0.035     Charlie
3     Delta  590030.0     0.75     0.20    0.170    0.290     0.00       Delta
4      Echo  590030.0     0.75     0.20    0.110    0.315     0.030        Echo

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