pandas合并近重复行求和后如何还原为普通二维表结构

最优实现方案 #

直接在groupby方法中添加as_index=False参数即可，该参数会强制让分组键保留为普通数据列，不会被设置为结果的行索引：

df2 = df.groupby(["names", "subject"], as_index=False).agg({"count": "sum"})
# 如果需要和原始表的列顺序完全一致，可以补充以下代码调整列序
df2 = df2[["names", "count", "subject"]]

替代方案 #

如果你已经生成了带多级行索引的分组结果，也可以调用reset_index()方法将索引转换为普通列：

df2 = df.groupby(["names", "subject"]).agg({"count": "sum"}).reset_index()

参数说明 #

• as_index=False：pandas的groupby默认会将所有分组列设为结果的行索引，设置该参数为False后就可以关闭这个特性，直接输出扁平化的普通表结构。
• reset_index()：可以将DataFrame的行索引（包括多级索引）全部转换为普通数据列，同时重置索引为从0开始的默认整数序列。

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