【pandas】groupby()の後にインデックスをリセットする方法を解説

pandasでgroupby後のインデックスをリセットするには？

pandasでは、groupby()でデータをグループ化すると、グループ化のキーとなった列がインデックスとして設定されます。この状態から元のような連番インデックスに戻したい場合は、reset_index()メソッドを使用します。

手順は以下のとおりです。

1. groupby()を使って、特定の列を基準にデータをグループ化する
2. その結果に対してreset_index()を呼び出し、インデックスをリセットする

1. 必要なライブラリをインポート

まず、pandasをインポートします。

import pandas as pd

2. 2列のDataFrameを作成

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ["Audi", "Lexus", "Audi", "Mercedes", "Audi", "Lexus", "Mercedes", "Lexus", "Mercedes"],

      "Reg_Price": [1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150, 1350]
   }
)

3. Car列を基準にグループ化

groupby("Car")で車種ごとにまとめ、mean()で平均値を計算します。

resDF = dataFrame.groupby("Car").mean()

4. グループ化後にインデックスをリセット

resDF.reset_index()

完全なサンプルコード

import pandas as pd

# 2列を持つDataFrameを作成
dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ["Audi", "Lexus", "Audi", "Mercedes", "Audi", "Lexus", "Mercedes", "Lexus", "Mercedes"],

      "Reg_Price": [1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150, 1350]
   }
)

print("DataFrame...\n", dataFrame)

# Car列を基準にグループ化
resDF = dataFrame.groupby("Car").mean()

print("\nGrouped DataFrame...\n", resDF)

# グループ化後にインデックスをリセット
print("\nReset index after grouping...\n", resDF.reset_index())

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

DataFrame...
         Car   Reg_Price
0      Audi        1000
1     Lexus        1400
2      Audi        1100
3  Mercedes         900
4      Audi        1700
5     Lexus        1800
6  Mercedes        1300
7     Lexus        1150
8  Mercedes        1350

Grouped DataFrame...
            Reg_Price
Car
Audi       1266.666667
Lexus      1450.000000
Mercedes   1183.333333

Reset index after grouping...
         Car   Reg_Price
0      Audi  1266.666667
1     Lexus  1450.000000
2  Mercedes  1183.333333

ポイント解説

• groupby()直後の状態：「Car」列がインデックスとして扱われ、通常の列としては表示されません。
• reset_index()適用後：「Car」列が再び通常の列として復帰し、左側に0から始まる連番のインデックスが付与されます。
• inplace引数：reset_index(inplace=True)と指定すれば、元のDataFrame自体を直接変更することも可能です。デフォルトでは新しいDataFrameが返されます。

このように、groupby()とreset_index()を組み合わせることで、集計結果を見やすい表形式で扱えるようになります。