as_index为True的话,第一列当索引
pandas中groupby()的参数as_index importpandasaspd df = pd.DataFrame(data={'books':['b1','b1','b1','b2','b2','b3'],'price': [12,12,12,15,15,17],'num':[2,1,1,4,2,2]})print(df) d1 = df.groupby('books',as_index=True).sum()#as_index=True 将分组的列当作索引字段pri...
import pandas as pd table_r = pd.DataFrame({ 'colors': ['orange', 'red', 'orange', 'red'], 'price': [1000, 2000, 3000, 4000], 'quantity': [500, 3000, 3000, 4000], }) new_group = table_r.groupby('colors',as_index=True).count().sort('price', ascending=False) print(new...
1print(df.groupby('books',as_index=True).sum()) 看以下as_index为False的输出: 1print(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: 1df = df.groupby('books',as_index=True).sum()2print(...
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。 以上是“python中groupby函数as_index的示例分析”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的内容对大家有帮助,更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!
grouby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs) import pandas as pddf = pd.DataFrame(data={'books':['bk1','bk1','bk1','bk2','bk2','bk3'], 'price': [12,12,12,15,15,17]}) print df print print df.groupby('...
百度试题 题目扩展库pandas中DataFrame对象groupby()方法的参数as_index=False时用来设置分组的列中的数据不作为结果DataFrame对象的index 相关知识点: 试题来源: 解析 对 反馈 收藏
groupby中as_index是什么意思 通达信分时顶底买卖做T,无未来,不加密。附带概念、大盘、个股等20多个数据项。[金钻指标-技术共享交流论坛] 红色箭头低吸点。绿箭头是一般卖点。红色叉叉的是绝佳卖点,绝大多数情况下,出现红色叉叉,要么大幅回落要么涨停。带有概念、行业、地域沪深京三市涨跌家数、沪深京三市涨停跌停家...
Pandas中groupby方法可以根据索引或字段对数据进行分组,其中可以设置分组依据的参数是() A、by B、axis C、sort D、as_index 点击查看答案 你可能感兴趣的试题 甲公司因违法排污,乙执法机关对其作出停产整治的决定。此外,乙还应当责令甲(),并依法实施()。
DataFrame.groupby默认有 as_index=True,它使用分组变量作为新索引。我想补充一点,使用多个分组值的列表将导致 MultiIndex,这可能会令人困惑。 使用 as_index=False 进行SQL 风格的聚合并避免所有这些 pandas 索引废话。例如,SQL 中的 df.groupby("books", as_index=False).sum() 类似于 SELECT sum(price) AS...