pandas分组聚合后如何将Date字段设为DataFrame的普通列

pandas的groupby分组聚合操作默认会将指定的分组字段设置为结果DataFrame的行索引，不会作为普通列存储。你的代码里用Date作为分组键，所以聚合后Date变成了行索引，自然不会出现在columns返回的列名列表里，不是字段读取失败的问题。

有两种最常用的方案可以把Date转为普通列，优先推荐第一种：

• 方案1：分组时直接关闭分组键转索引的默认设置，或者聚合完成后重置索引，代码改动最小：

c = df[['start day','near_penn','Date']]
c = c.loc[c['near_penn']==1]
# 写法1：groupby加as_index=False参数，分组键直接保留为普通列
pre_pandemic_df_new = c.groupby('Date', as_index=False).agg({'near_penn':'sum'})

# 写法2：聚合完成后链式调用reset_index()，把作为索引的Date转回普通列
# pre_pandemic_df_new = c.groupby('Date').agg({'near_penn':'sum'}).reset_index()

print(pre_pandemic_df_new.columns) # 此时输出会同时包含Date和near_penn

• 方案2：手动将索引赋值为新列，再重置索引丢弃原索引：

pre_pandemic_df_new = c.groupby('Date').agg({'near_penn':'sum'})
pre_pandemic_df_new['Date'] = pre_pandemic_df_new.index
pre_pandemic_df_new = pre_pandemic_df_new.reset_index(drop=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者grooot