在 Pandas 中，是否存在与.groupby相反的“ungroup by”操作？ - python

假设我们采用熊猫数据框...

    name  age  family
0   john    1       1
1  jason   36       1
2   jane   32       1
3   jack   26       2
4  james   30       2

然后做一个groupby() ...

group_df = df.groupby('family')
group_df = group_df.aggregate({'name': name_join, 'age': pd.np.mean})

然后执行一些汇总/汇总操作(在我的示例中，我的函数name_join汇总名称):

def name_join(list_names, concat='-'):
    return concat.join(list_names)

因此，分组的摘要输出为:

        age             name
family                      
1        23  john-jason-jane
2        28       jack-james

问题:

有没有一种快速有效的方法来从汇总表中进行以下操作？

    name  age  family
0   john   23       1
1  jason   23       1
2   jane   23       1
3   jack   28       2
4  james   28       2

(注意:age列值仅是示例，在此示例中取平均值后，我不在乎丢失的信息)

我认为自己可以做到的方式看起来效率不高:

创建空数据框

group_df中每一行的

，将名称

分开

返回一个数据帧，该数据帧的行与起始行中的名称一样多。

将输出追加到空数据框

参考方案

粗略的等价词是.reset_index() ，但是将其视为groupby()的“相反”可能没有帮助。

您正在将一个字符串拆分为多个片段，并保持每个片段与“家庭”的关联。 This old answer of mine完成工作。

只需首先将“家庭”设置为索引列，请参考上面的链接，然后在最后添加reset_index()即可获得所需的结果。

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