分组聚合后如何获取分组列？Pandas分组结果列访问问题

你遇到的问题很典型——分组后key2变成了DataFrame的索引，而不是普通列，所以直接用a['key2']会触发KeyError。这里有两种简单的解决办法：

方法1：分组时直接保留分组列为普通列 #

在groupby里添加as_index=False参数，这样分组后的结果不会把key2设为索引，而是保留成可直接访问的列：

import pandas as pd

# 你的原始DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'data1': [-1.986321, 0.169566, -1.019771, 0.631865, -0.487121],
    'data2': [-0.873129, -1.503761, -0.095008, -0.158880, 0.643491],
    'key1': ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],
    'key2': ['one', 'two', 'one', 'two', 'on']
})

# 用as_index=False分组求和
a = df['data1'].groupby(df['key2'], as_index=False).sum()
# 现在可以直接访问key2列
print(a['key2'])

执行后得到的DataFrame结构是：

key2     data1
0   on -0.487121
1  one -2.996092
2  two  0.801431

方法2：将已有的索引转换为普通列 #

如果已经得到了以key2为索引的DataFrame，可以用reset_index()方法把索引转成普通列：

# 你原来的代码
a = df['data1'].groupby(df['key2']).sum()
a = pd.DataFrame(a)
# 重置索引，把key2转为列
a = a.reset_index()
# 现在可以访问key2列了
print(a['key2'])

处理后的DataFrame结构和方法1一致，key2成为了可直接访问的列。

简单总结下：as_index=False适合在分组时一步到位，reset_index()适合处理已经生成的索引型结果，两种方法都能解决你的问题~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者yangchang