私はデータフレームを持っています:
pe_odds[ [ 'EVENT_ID', 'SELECTION_ID', 'ODDS' ] ]
Out[67]:
EVENT_ID SELECTION_ID ODDS
0 100429300 5297529 18.00
1 100429300 5297529 20.00
2 100429300 5297529 21.00
3 100429300 5297529 22.00
4 100429300 5297529 23.00
5 100429300 5297529 24.00
6 100429300 5297529 25.00
Groupbyとaggを使用すると、マルチインデックスで結果が得られます。
pe_odds.groupby( [ 'EVENT_ID', 'SELECTION_ID' ] )[ 'ODDS' ].agg( [ np.min, np.max ] )
Out[68]:
amin amax
EVENT_ID SELECTION_ID
100428417 5490293 1.71 1.71
5881623 1.14 1.35
5922296 2.00 2.00
5956692 2.00 2.02
100428419 603721 2.44 2.90
4387436 4.30 6.20
4398859 1.23 1.35
4574687 1.35 1.46
4881396 14.50 19.00
6032606 2.94 4.20
6065580 2.70 5.80
6065582 2.42 3.65
100428421 5911426 2.22 2.52
As_indexを使用して、multi_indexなしで結果を返そうとしました。
pe_odds.groupby( [ 'EVENT_ID', 'SELECTION_ID' ], as_index=False )[ 'ODDS' ].agg( [ np.min, np.max ], as_index=False )
しかし、それでも私には多重指数が与えられます。
.reset_index()を使用できますが、非常に低速です。
pe_odds.groupby( [ 'EVENT_ID', 'SELECTION_ID' ] )[ 'ODDS' ].agg( [ np.min, np.max ] ).reset_index()
pe_odds.groupby( [ 'EVENT_ID', 'SELECTION_ID' ] )[ 'ODDS' ].agg( [ np.min, np.max ] ).reset_index()
Out[69]:
EVENT_ID SELECTION_ID amin amax
0 100428417 5490293 1.71 1.71
1 100428417 5881623 1.14 1.35
2 100428417 5922296 2.00 2.00
3 100428417 5956692 2.00 2.02
4 100428419 603721 2.44 2.90
5 100428419 4387436 4.30 6.20
Groupbyおよび/またはagg関数のパラメーターを使用して、マルチインデックスなしで結果を返すにはどうすればよいですか。そして、reset_index()の使用に頼る必要はありませんか?
呼び出しの下:
>>> gr = df.groupby(['EVENT_ID', 'SELECTION_ID'], as_index=False)
>>> res = gr.agg({'ODDS':[np.min, np.max]})
>>> res
EVENT_ID SELECTION_ID ODDS
amin amax
0 100429300 5297529 18 25
1 100429300 5297559 30 38
mulit-index columnsのフレームを返します。列を多重指数にしたくない場合は、次のいずれかを実行できます。
>>> res.columns = list(map(''.join, res.columns.values))
>>> res
EVENT_ID SELECTION_ID ODDSamin ODDSamax
0 100429300 5297529 18 25
1 100429300 5297559 30 38