Pandas中groupby的参数as

2024-01-16 16:51| 来源: 网络整理| 查看: 265

官网是这样解释的：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.groupby.html

as_index：bool, 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.

翻译一下： as_index：bool类型，默认为True 对于聚合输出，返回带有组标签的对象作为索引。仅与DataFrame输入有关。 as_index = False实际上是“SQL风格”的分组输出。

这样理解起来有点抽象，下面举个例子说明一下（学生和考试成绩）：

import pandas as pd df = pd.DataFrame(data={'Students':['stu1','stu1','stu1','stu2','stu2','stu3'], 'Score': [96,95,100,86,84,78]}) print(df) print('\n................case1:True, max..........................') print( df.groupby('Students', as_index=True).max() ) print('\n................case2:True, mean..........................') print( df.groupby('Students', as_index=True).mean() ) print('\n................case3:False, max..........................') print( df.groupby('Students', as_index=False).max() ) print('\n................case4:False, mean..........................') print( df.groupby('Students', as_index=False).mean() )

Output：

Students Score 0 stu1 96 1 stu1 95 2 stu1 100 3 stu2 86 4 stu2 84 5 stu3 78 ................case1:True, max.......................... Score Students stu1 100 stu2 86 stu3 78 ................case2:True, mean.......................... Score Students stu1 97 stu2 85 stu3 78 ................case3:False, max.......................... Students Score 0 stu1 100 1 stu2 86 2 stu3 78 ................case4:False, mean.......................... Students Score 0 stu1 97 1 stu2 85 2 stu3 78 注意：上面几组输出结果的“index”。 as_index=True时，“as_index”就类似表示将组标签（类似“主键”）作为索引； as_index=False时，索引为0，1，2，3… （上述中的组标签指stu1，stu2，stu3）

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