python groupby 函数 as_index详解
在官方网站中对as_index有以下介绍：
as_index:boolean,defaultTrue
Foraggregatedoutput,returnobjectwithgrouplabelsastheindex.OnlyrelevantforDataFrameinput.as_index=Falseiseffectively“SQL-style”groupedoutput
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
importpandasaspd
df=pd.DataFrame(data={'books':['bk1','bk1','bk1','bk2','bk2','bk3'],'price':[12,12,12,15,15,17]})
printdf
print
printdf.groupby('books',as_index=True).sum()
print
printdf.groupby('books',as_index=False).sum()
输出如下：
booksprice 0bk112 1bk112 2bk112 3bk215 4bk215 5bk317 price books bk136 bk230 bk317 booksprice 0bk136 1bk230 2bk317
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pythongroupby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毛票票。
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