¿Cómo restablecer el índice después de Groupby pandas?

La función groupby() de Python es versátil. Se utiliza para dividir los datos en grupos en función de algunos criterios como la media, la mediana, value_counts, etc. Para restablecer el índice después de groupby() , utilizaremos la función reset_index() .

A continuación se muestran varios ejemplos que muestran cómo restablecer el índice después de groupby() en pandas :

Ejemplo 1 

# import required modules
import numpy as np
import pandas as pd
  
# creating dataframe
df = pd.DataFrame({'Subject': ['Physics', 
                               'Chemistry', 
                               'Maths'], 
                   'Marks': [4, 8, 5]})
  
# grouping the data on the basis of 
# subject and mean of marks.
df_grouped = df.groupby(['Subject']).mean()
  
# display dataset
df_grouped

Producción:

Restablecer el índice después de agrupar datos, usando reset_index(), es una función proporcionada por python para agregar índices a los datos.

# reset index
df_grouped.reset_index()

Producción:

Ejemplo 2: 

Creación de marco de datos.

# import required modules
import pandas as pd
import numpy as np
  
# creating dataframe
df2 = pd.DataFrame({'Student': [1, 2, 3, 4, 1, 3, 2, 4, 1, 2, 4, 3],
                    'Amount': [
                   10, 20, 30, 40, 20, 60, 40, 80, 30, 60, 120, 90]})
  
# grouping the data
df2_group = df2.groupby(['Student'])
  
# grouped on the basis of students and
# with the value of count of amount
df2_grouped = df2_group['Amount'].value_counts()
  
# display dataset
print(df2_grouped)

Producción:

Restableciendo el índice. Esto le dará un error.

# this will generate an error.
df2_grouped.reset_index()

Producción:

Nombrar reset_index() agrupará y restablecerá el índice.

# resetting index on the basis of count
df2_grouped.reset_index(name = 'count')

Producción:

Ejemplo 3

Aquí hay otro ejemplo para mostrar cómo restablecer el marco de datos después de usar groupby().

# import required modules
import numpy as np
import pandas as pd
  
# creating dataframe
df = pd.DataFrame({'Subject': ['B', 
                               'C', 
                               'A','D','C','B','A'], 
                   'Marks': [4, 8, 5,9,8,1,0]})
  
# grouping the data on the basis of 
# subject and mean of marks.
df_grouped = df.groupby(['Subject']).mean()
  
# display dataset
df_grouped
  
# reset index
df_grouped.reset_index()

Producción: