這篇文章主要介紹python中g(shù)roupby函數(shù)as_index的示例分析，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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在官方網(wǎng)站中對as_index有以下介紹：

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

翻譯過來就是說as_index 的默認(rèn)值為True， 對于聚合輸出，返回以組標(biāo)簽作為索引的對象。僅與DataFrame輸入相關(guān)。as_index = False實際上是“SQL風(fēng)格”的分組輸出。舉例如下

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()

輸出如下：

 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

代碼中注釋的兩段代碼報錯，分析可以看到：

當(dāng)as_index=True時，沒有顯示索引項，而是以第一列組標(biāo)簽為索引值，故不能通過df.loc[0]取值，可以通過df.loc[‘bk1']取值；

當(dāng)as_index=False時，顯示索引項，此時可以通過df.loc[0]取得值。因此as_index的作用是控制聚合輸出是否以組標(biāo)簽為索引值。

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本文題目：python中g(shù)roupby函數(shù)as_index的示例分析-創(chuàng)新互聯(lián)
新聞來源：http://aaarwkj.com/article6/jchig.html

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