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pandas reset_index après groupby.value_counts ()

J'essaie de grouper une colonne et de calculer les comptes de valeur sur une autre colonne.

import pandas as pd
dftest = pd.DataFrame({'A':[1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2], 
               'Amt':[20,20,20,30,30,30,30,40, 40,10, 10, 40,40,40]})

print(dftest)

dftest ressemble

    A  Amt
0   1   20
1   1   20
2   1   20
3   1   30
4   1   30
5   1   30
6   1   30
7   1   40
8   1   40
9   2   10
10  2   10
11  2   40
12  2   40
13  2   40

effectuer un regroupement

grouper = dftest.groupby('A')
df_grouped = grouper['Amt'].value_counts()

qui donne

   A  Amt
1  30     4
   20     3
   40     2
2  40     3
   10     2
Name: Amt, dtype: int64

ce que je veux, c'est garder les deux premières rangées de chaque groupe

De plus, j'étais perplexe face à une erreur lorsque j'ai essayé de reset_index

df_grouped.reset_index()

ce qui donne l'erreur suivante

df_grouped.reset_index () ValueError: impossible d'insérer Amt, existe déjà

pythonpandasdataframedata-manipulationdata-science
21
muon

Vous avez besoin du paramètre name dans reset_index , car Series nom est le même que le nom d'un des niveaux de MultiIndex:

df_grouped.reset_index(name='count')

Une autre solution est renameSeries nom:

print (df_grouped.rename('count').reset_index())

   A  Amt  count
0  1   30      4
1  1   20      3
2  1   40      2
3  2   40      3
4  2   10      2

Solution plus courante à la place value_counts est un agrégat size :

df_grouped1 =  dftest.groupby(['A','Amt']).size().rename('count').reset_index()

print (df_grouped1)
   A  Amt  count
0  1   20      3
1  1   30      4
2  1   40      2
3  2   10      2
4  2   40      3
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jezrael