pandas中groupby的参数：as_index

参考：https://blog.csdn.net/cjsyr6wt/article/details/78200444?locationNum=11&fps=1

以下是pandas官方的解释：

DataFrame.groupby（by = None，axis = 0，level = None，as_index = True，sort = True，group_keys = True，squeeze = False，observe = False，** kwargs ）

as_index ： bool，默认为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。

 

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data={'books':['bk1','bk1','bk1','bk2','bk2','bk3'], 'price': [12,12,12,15,15,17],'num':[2,1,1,4,2,2]})
print('df')

我们来看一下输出：

看一下as_index为True的输出：

1 print(df.groupby('books',as_index=True).sum())

看以下as_index为False的输出：

1 print(df.groupby('books',as_index=False).sum())

可以看到为True时 自动把第一列作为了index

as_index为True时可以通过book的name来提取这本书的信息，如：

1 df = df.groupby('books',as_index=True).sum()
2 print(df)
3 print('='*20)
4 print(df.loc['bk1'])

输出为：

具体的作用就是这样了吧，有不同见解的可以分享一下~

相关

标签