Pandas：如何在 groupby 和 unstack 之后刪除索引列？

Question

在 groupby 並取消堆疊 DataFrame 之后，我無法刪除 pandas 中的索引列。

我原來的 DataFrame 是這樣的：

example = pd.DataFrame({'date': ['2016-12', '2016-12', '2017-01', '2017-01', '2017-02', '2017-02', '2017-02'], 'customer': [123, 456, 123, 456, 123, 456, 456], 'sales': [10.5, 25.2, 6.8, 23.4, 29.5, 23.5, 10.4]})
example.head(10)

output：

	日期	顧客	銷售量
0	2016-12	123	10.5
1	2016-12	456	25.2
2	2017-01	123	6.8
3	2017-01	456	23.4
4	2017-2	123	29.5
5	2017-2	456	23.5
6	2017-2	456	10.4

請注意，一個客戶每月可以進行多次銷售（如第 5 行和第 6 行）。

我的目標是將 DataFrame 轉換為聚合的 DataFrame，如下所示：

顧客	2016-12	2017-01	2017-02
123	10.5	6.8	29.5
234	25.2	23.4	33.9

到目前為止我的解決方案：

example = example[['date', 'customer', 'sales']].groupby(['date', 'customer']).sum().unstack('date')
example.head(10)

output：

	銷售量
日期	2016-12	2017-01	2017-02
顧客
123	10.5	6.8	29.5
234	25.2	23.4	33.9

example = example['sales'].reset_index(level=[0])
example.head(10)

output：

日期	顧客	2016-12	2017-01	2017-02
0	123	10.5	6.8	29.5
1	234	25.2	23.4	33.9

此時我無法刪除“日期”列：

example.reset_index(drop = True)
example.head()

output：

日期	顧客	2016-12	2017-01	2017-02
0	123	10.5	6.8	29.5
1	234	25.2	23.4	33.9

它只是保持不變。 你有什么想法嗎？

Answer 1

您的解決方案的替代方案，但關鍵是添加一個rename_axis(columns = None) ，因為date是列軸的名稱：

(example[["date", "customer", "sales"]]
.groupby(["date", "customer"])
.sum()
.unstack("date")
.droplevel(0, axis="columns")
.rename_axis(columns=None)
.reset_index())

    customer    2016-12 2017-01 2017-02
0   123          10.5   6.8     29.5
1   456          25.2   23.4    33.9

Answer 2

為什么不直接 go 與pivot_table ？

(example
 .pivot_table('sales', index='customer', columns="date", aggfunc='sum')
 .rename_axis(columns=None).reset_index())
    
    customer    2016-12 2017-01 2017-02
0   123         10.5    6.8     29.5
1   456         25.2    23.4    33.9