Python和pandas，groupby只在DataFrame列

Question

我想在名为“类型”的列中对一些字符串进行分组并将它们插入 plotly 栏中，问题是从使用 groupby 创建的新表中我无法提取 x 和 y 以在图中定义它们：

tipol1 = df.groupby(['tipology']).nunique()

tipol1

outpot 给我 tipology 作为索引，并根据它们重复的次数进行分组

         number data
typology  
  one     2      113
  two     33     33
  three   12     88
  four    44     888
  five    11     66

在数字列中（我有其他值，它给了我 tipology 列的正确分组）也在日期列中，它给了我值（我认为对日期进行分组，但不是正确格式的日期）我还发现：

tipol=df.groupby(['tipology']).nunique()
tipol2 = tipol[['number']]
tipol2

只取数字列，但无所事事，我需要拓扑学列（不在索引中）和具有拓扑学分组数字的列来获取 x 和 y 轴以将其导入 plotly！

我做的最后一次尝试（弄得一团糟）：

tipol=df.groupby(['tipology'],as_index=False).nunique()
tipol2 = tipol[['number']]


fig = go.Figure(data=[
go.Bar(name='test', x=df['tipology'], y=tipol2)

])

fig.update_layout(barmode='stack')
fig.show()

任何建议谢谢！

更新

我会有太多的代码来举个例子，这对我来说很困难，也会浪费你的时间。 基本上我需要一个 groupby 并添加一个显示分组值的列，例如：

tipology    Date
home        10/01/18
home        11/01/18
garden      12/01/18
garden      12/01/18
garden      13/01/18
bathroom    13/01/18
bedroom     14/01/18
bedroom     15/01/18
kitchen     16/01/18
kitchen     16/01/18
kitchen     17/01/18

我希望这会发生：通过删除日期列并在 DataFrame 中插入值列来进行计数

tipology   value
home         2
garden       3
bathroom     1
bedroom      2
kitchen      3

然后（我正在使用 jupyer notebook）离开日期列并根据分组将相应的值添加到值列：

  tipology       Date     value
   home        10/01/18     1
   home        11/01/18     1
   garden      12/01/18     2
   garden      12/01/18_____.
   garden      13/01/18     1
   bathroom    13/01/18     1
   bedroom     14/01/18     1
   bedroom     15/01/18     1
   kitchen     16/01/18     2
   kitchen     16/01/18_____.
   kitchen     17/01/18     1

我需要这些列将它们分配给 x 轴和 y 轴，以便将它们导入到图表中！ 所以没有一列应该是索引

Answer 1

默认情况下，方法groupby将返回一个 dataframe，其中您分组的字段将在 dataframe 的索引中。您可以通过在 group by 中设置as_index=False来调整此行为。 然后tipology仍然是返回的 dataframe 中的一列：

tipol1 = df.groupby('tipology', as_index=False).nunique()