python groupby 函数 as_index详解

当我们需要对一个 pandas 数据框按其中某个列进行分组，并对分组后的结果进行某些操作时，可以使用 groupby 函数。而在 groupby 函数中，as_index 参数指定分组后的结果是否要以分组列作为索引，以及是否简化结果，实现不同维度的 groupby 操作。本文将详细讲解 as_index 参数的作用和使用方法，以及示例说明。

1. as_index 参数的含义

as_index 是 pandas 中 groupby 函数的一个参数，它的值默认为 True，表示将分组依据列作为结果中的索引。而当 as_index 参数为 False 时，表示不将分组列作为结果的索引。

2. as_index 使用方法

当 as_index 为 True 时，表示将分组依据列作为结果中的索引。例如对以下数据框按照 city 列进行分组：

import pandas as pd

data = {'name': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
        'city': ['BJ', 'SH', 'SH', 'BJ', 'SH', 'BJ'],
        'age': [20, 22, 25, 30, 32, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
grouped = df.groupby('city', as_index=True)
print(grouped.sum())

得到的结果如下：

      age
city     
BJ     85
SH     79

分组完毕之后，city 列成为了结果的索引。

而当 as_index 为 False 时，表示不将分组列作为结果的索引。例如对以上数据框按照 city 列进行分组：

import pandas as pd

data = {'name': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
        'city': ['BJ', 'SH', 'SH', 'BJ', 'SH', 'BJ'],
        'age': [20, 22, 25, 30, 32, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
grouped = df.groupby('city', as_index=False)
print(grouped.sum())

得到的结果如下：

  city  age
0   BJ   85
1   SH   79

分组完毕之后，city 列不会成为结果的索引，而是变为一列新的数据。

3. 示例说明

在实际使用 groupby 函数时，需要根据实际需求来确定是否需要将分组列作为结果的索引。例如，当我们需要对分组后的结果进行多个操作时，将结果的索引设置为分组列，则可以方便地进行后面的操作。

示例代码如下：

import pandas as pd

data = {'name': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
        'city': ['BJ', 'SH', 'SH', 'BJ', 'SH', 'BJ'],
        'age': [20, 22, 25, 30, 32, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
grouped = df.groupby('city')
print(grouped.mean())
print(grouped.sum())

结果为：

      age
city     
BJ     30
SH     26
      age
city     
BJ     85
SH     79

可见，当将分组列作为结果的索引时，可以方便地对分组后的结果进行多个操作。但是，如果不需要对分组后的结果进行多个操作，或者需要对结果进行合并，可以将 as_index 参数设置为 False，以避免数据丢失，进而方便进行后续的操作。

示例代码如下：

import pandas as pd

data = {'name': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
        'city': ['BJ', 'SH', 'SH', 'BJ', 'SH', 'BJ'],
        'age': [20, 22, 25, 30, 32, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
grouped = df.groupby('city', as_index=False)
print(grouped.mean())

结果为：

  city        age
0   BJ  30.000000
1   SH  26.333333

以上便是对 pythongroupby 函数 as_index 参数的使用方法和示例说明，希望对大家有所帮助。