?輸入：df_Grp，類型是pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy

我們先來學習一下如何將分組后的其中一個分組給轉換成DataFrame類型：

tmp = dict(list(df_Grp)) tmpname=[] tmpname = [i for i,j in df_Grp] #下面這行代碼其實就轉化成DataFrame了，但是只是一個數據的轉過去了，如果要實現所有的都轉過去，還是需要完成DataFrame的添加行操作，并且要reset_index ans_df = pd.DataFrame(tmp[tmpname[0]])#或者ans_df = df_Grp.get_group(tmpname[0]) #get_group函數返回一個DataFrame

但是注意此時得到的index不是0~len-1這樣的順序，而是亂序的，也就是groupby之前的順序，所以需要再調用reset_indnex()函數進行操作。

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當然，上面那一步只是做到了將其中的一個name進行操作，而如果想把所有name都變回去，那就需要加一步：DataFrame的行插入。這一點可以使用concat函數完成，注意一定要有 ignore_index=True 這一步！

ans_df = pd.concat(tmp,ignore_index = True)

對于concat函數，注意第一個參數需要是一個list，而不能是其他類型，如果直接傳入的是多個DataFrame的名字的時候，注意不要在上面加引號，因為這樣就不對了，就變成了字符串操作，不是list的操作了 ，這一點一定要非常注意，因為非常容易在這個地方犯錯。比如要df1和df2，那就ans_df = pd.concat( [df1,df2] ,ignore_index = True)，而不是ans_df = pd.concat( ['df1','df2'] ,ignore_index = True)

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知識點1：

reset_index(inplace=Ture)函數通過重新建立索引，可以得到DataFrame類型。

知識點2：

DataFrameGroupBy是可以用i,j 來獲取每一個元素的，i代表的是屬性名字，j獲取的是基本信息，是一個DataFrame類型

知識點3：

這種寫法：tmpname = [i for i,j in df_Grp]，可以快速的得到一個list。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【Python学习】 - 如何将Pandas包中的groupby分组类型转换成DataFrame（一步就足够了）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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