Python和pandas，DataFrame中只有groupby列

Question

我想在名为“type”的列中对一些字符串进行分组，并将它们插入到绘图栏中，问题是，从使用groupby创建的新表中，我无法提取x和y以在图形中定义它们：

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

tipol1

outpot给我提供了作为索引的tipology和基于重复次数的分组

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

在数字列中（其中我有其他值​​它为我提供了tipology列的正确分组） 在“日期”列中，它还为我提供了值​​（我认为应该将日期分组，但不能将日期按正确的格式分组） 我还发现：

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

只取数字列， 但没什么可做的，我需要tipology列（不在索引中）和带有tipology分组号的列来获得x轴和y轴，以便将其导入plotly

我最后一次尝试（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()

有什么建议吗 谢谢

更新

我会有太多的代码来给出一个例子，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，添加一列，显示分组值，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进行计数的数据框中插入值列

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

然后（我正在使用jupyer笔记本电脑） 离开日期列并添加相应的值​​根据其分组设置到值列：

  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

我需要将这些列指定给x轴和y轴，以便将它们导入到图形中！因此，所有列都不应为索引

Answer 1

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

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