pandas DataFrame分组聚合后如何重命名子列并删除父级主列

解决方法 #

你当前得到的是多层列索引，因为你对同一字段指定了多个聚合规则，pandas会自动生成两级列名。你可以通过以下两种方式实现想要的输出格式，先修正你代码里的字段不匹配问题：你的示例数据字段是item、price，原有代码里的dept、marks属于笔误，下方已统一修正。

方法1：使用命名聚合（推荐，pandas 0.25及以上版本支持）

直接在agg方法中指定自定义列名，语法为 新列名=('要聚合的字段名', 聚合函数)，一步得到目标格式：

import pandas as pd

data = {'item': ['d1','d1','d1','d1','d1','d1','d1','d1','d1','d1'], 'price': [65,52,93,74,46,67,62,50,49,41]}
df = pd.DataFrame(data)

def pass_percent(series):
    obtained_total=0
    grand_marks=0
    for mark in series:
        if mark>=35:
            obtained_total = obtained_total + mark
            grand_marks = grand_marks + 1
    return (obtained_total/(grand_marks*100))*100

# 命名聚合直接指定列名
df1 = df.groupby('item').agg(
    total=('price', 'sum'),
    final_pass_percent=('price', pass_percent)
)

print(df1)

方法2：手动修改列名（兼容旧版本pandas）

如果你使用的pandas版本不支持命名聚合，可以在聚合完成后手动重置列名：

import pandas as pd

data = {'item': ['d1','d1','d1','d1','d1','d1','d1','d1','d1','d1'], 'price': [65,52,93,74,46,67,62,50,49,41]}
df = pd.DataFrame(data)

def pass_percent(series):
    obtained_total=0
    grand_marks=0
    for mark in series:
        if mark>=35:
            obtained_total = obtained_total + mark
            grand_marks = grand_marks + 1
    return (obtained_total/(grand_marks*100))*100

# 原有聚合逻辑（修正字段匹配）
df1 = df.groupby('item').agg({'price': ['sum', pass_percent]})
# 手动替换为自定义列名
df1.columns = ['total', 'final_pass_percent']

print(df1)

两种方法输出的结果都符合你的要求：

total  final_pass_percent
item
d1       599                59.9

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Arud