分组和排序之后：为什么我的python dataframe列名是行而不是一行？

Question

首先，我不确定我这样做是不是最好的方式，所以其他选择是值得赞赏的！在

python创建了一个pandas框架： raw_data = {'Name' : pd.Series(['david','andrew','calvin','david','calvin','david'], index=['a', 'b', 'c', 'd','e','f']),'Age' : pd.Series([35, 40, 5, 35, 5, 35], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e','f'])} df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['Name','Age'])

我现在想要groupby和sort（基于'Name'出现次数的频率），并返回前2个记录。即以下输出：

  Name Count
david      3
calvin     2

我首先添加一个“Count”列：

^{pr2}$

给出：

     Name   Age Count
a   david   35  3
b   andrew  39  1
c   calvin  5   2
d   david   34  3
e   calvin  5   2
f   david   35  3

然后，我可以使用以下代码对其进行分组和排序：

df[['Name','Count']].groupby('Name').count().sort_values('Count',ascending=0).head(2)

这就是我遇到问题的地方，数据是“正确的”，但列标题似乎在单独的行中…请参见屏幕截图： Column Header Alignment problem pic

我有三个问题

1）为什么会发生这种情况？在

2）如何修复？在

3）有更好的方法吗？在

谢谢！在

[编辑]-我已经回答了问题2，（如何修复它）。显然我需要重置索引：

df.reset_index()

很想知道，为什么还有更好的方法吗？在

Answer 1

您可以使用^{}和^{}：

print df

#     Name  Age
#a   david   35
#b  andrew   40
#c  calvin    5
#d   david   35
#e  calvin    5
#f   david   35

df1 =  df.groupby('Name').apply(len)
print df1

#Name
#andrew    1
#calvin    2
#david     3
#dtype: int64
print df1.nlargest(2).reset_index(name='Count')

#     Name  Count
#0   david      3
#1  calvin      2