python groupby 函数 as_index详解


Posted in Python onDecember 16, 2019

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三水点靠木。

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