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在官方网站中对as_index有以下介绍:
as_index : boolean, default True
For aggregated output, return object with group labels as the index. Only relevant for DataFrame input. as_index=False is effectively “SQL-style” grouped output
翻译过来就是说as_index 的默认值为True, 对于聚合输出,返回以组标签作为索引的对象。仅与DataFrame输入相关。as_index = False实际上是“SQL风格”的分组输出。举例如下
import pandas as pd df = pd.DataFrame(data={'books':['bk1','bk1','bk1','bk2','bk2','bk3'], 'price': [12,12,12,15,15,17]}) print df print print df.groupby('books', as_index=True).sum() print print df.groupby('books', as_index=False).sum()
输出如下:
books price 0 bk1 12 1 bk1 12 2 bk1 12 3 bk2 15 4 bk2 15 5 bk3 17 price books bk1 36 bk2 30 bk3 17 books price 0 bk1 36 1 bk2 30 2 bk3 17
代码中注释的两段代码报错,分析可以看到:
当as_index=True时,没有显示索引项,而是以第一列组标签为索引值,故不能通过df.loc[0]取值,可以通过df.loc[‘bk1']取值;
当as_index=False时,显示索引项,此时可以通过df.loc[0]取得值。因此as_index的作用是控制聚合输出是否以组标签为索引值。
以上这篇python groupby 函数 as_index详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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