as_index=False)['value'].mean()# 使用 reset_index()result2=df.groupby('category')['value'].mean().reset_index()print("Result with as_index=False:")print(result1)print("\nResult with reset_index():")print(result
df.groupby(['Animal'],as_index=False).mean() 重新构造一个数据,拥有双层索引: arrays=[['Falcon','Falcon','Parrot','Parrot'],['Captive','Wild','Captive','Wild']]index=pd.MultiIndex.from_arrays(arrays,names=('Animal','Type'))df=pd.DataFrame({'Max Speed':[390.,350.,30.,20.]},i...
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(...
在上述示例中,我们使用了groupby函数对列'A'进行分组,并对列'C'进行求和。由于设置了as_index=False,所以保留了原来的行索引。
使用group by 函数时,as_index 可以设置为 true 或 false,具体取决于您是否希望分组依据的列作为输出的索引。 import pandas as pd table_r = pd.DataFrame({ 'colors': ['orange', 'red', 'orange', 'red'], 'price': [1000, 2000, 3000, 4000], 'quantity': [500, 3000, 3000, 4000], }) ...
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
as_index: bool,默认为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。 如下是没有使用as_index的实验结果: import pandasas pd from pyechartsimport Line df= pd.DataFrame({'name': ['张三','李四','王五','张三','王五','...
print df.groupby('books', as_index=True).sum() print print df.groupby('books', as_index=False).sum() Output: 注意两次print输出中‘book’和‘price’的位置 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 ...
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“SQ...
as_index=False和reset_index()在某些情况下确实可以达到相同的效果,但它们的使用场景和细节有一些区别。 在groupby时直接指定as_index=False可以避免生成索引,而是将分组键作为普通列保留在结果中。 如果已经进行了groupby且没有使用as_index=False,可以使用reset_index()将索引转换为列。