AttributeError：无法访问“DataFrameGroupBy”对象的可调用属性“reset_index”，请尝试使用“apply”方法

Question

我对熊猫很陌生，正在尝试使用 groupby 。我有一个包含多列的 df。

• 我想按特定列分组，然后根据不同的列对每个组进行排序。
• 我想按 col1 分组，然后按 col5 对每个组进行排序，然后执行 reset_index 以获取数据帧的所有行。
• 我收到以下错误 AttributeError: Cannot access callable attribute 'reset_index' of 'DataFrameGroupBy' objects, try using the 'apply' method 。

我的输入数据框：

 col1 |  col2 | col3 | col4 | col5
=================================
A    |   A1   | A2   | A3   | DATE1
A    |   B1   | B2   | B3   | DATE2

我的代码：

 df.sort_values(['col5'],ascending=False).groupby('col1').reset_index()

原文由 Gingerbread 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

对于 groupby sum 一些聚合功能（S），例如 mean max

 df.sort_values(['col5'],ascending=False).groupby('col1').mean().reset_index()

或者：

 df.sort_values(['col5'],ascending=False).groupby('col1', as_index=False).mean()

原文由 jezrael 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议