DataFrame执行groupby聚合操作后，如何继续保持DataFrame对象而不变成Series对象

转自：https://blog.csdn.net/u014252563/article/details/70835271

最近在做京东jdata算法比赛，刚接触pandas不久，在处理特征时，碰到一个恶心的问题：用groupby聚合后，之前的dataframe对象变成了series对象，聚合的字段变成了索引index，导致获取这些字段时很麻烦，后面发现reset_index()这个函数，兼职完美的解决了我的需求。

元素数据如下：

聚合后变成了这样：

尝试这样访问按照column的方式获取值，结果报错了，后面发现已经变成了Series对象了，不是DataFrame了

可是我还想把sku_id 和type这2个字段作为column呀。。。诶 233。。

于是乎终于找到了这个函数reset_index()

由变成DataFrame对象了，完美解决问题

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我遇到的问题类似上面，就是对数据按时间进行分组以后，时间变成了行索引，但是我在以后的特征中需要时间这一列，

所以按照时间进行分组后，再用data=data.reset_index(),将时间这一列重新变为Dataframe中的一列即可。

最近在做京东jdata算法比赛，刚接触pandas不久，在处理特征时，碰到一个恶心的问题：用groupby聚合后，之前的dataframe对象变成了series对象，聚合的字段变成了索引index，导致获取这些字段时很麻烦，后面发现reset_index()这个函数，兼职完美的解决了我的需求。

元素数据如下：

聚合后变成了这样：

尝试这样访问按照column的方式获取值，结果报错了，后面发现已经变成了Series对象了，不是DataFrame了

可是我还想把sku_id 和type这2个字段作为column呀。。。诶 233。。

于是乎终于找到了这个函数reset_index()

由变成DataFrame对象了，完美解决问题