df=pd.DataFrame({'category':['A','B','A','B','A','B'],'value':[10,20,15,25,12,22]})# 使用 as_index=Falseresult1=df.groupby('category',as_index=False)['value'].mean()# 使用 reset_index()result2=df.groupby('category')['value'].mean().reset_index()print("Result with...
当使用groupby函数进行分组操作时,有时会出现行索引被打乱的情况。这是因为groupby默认会将分组的列作为新的行索引,而不保留原来的行索引。如果想保留原来的行索引,可以通过设置参数as_index=False来实现。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [...
DataFrame.groupby(by = None,axis = 0,level = None,as_index = True,sort = True,group_keys = True,squeeze = False,observe= False,** kwargs) 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。 importpa...
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...
d1 = df.groupby('books',as_index=True).sum()#as_index=True 将分组的列当作索引字段print(d1)#调用print('==='*10)print(d1.loc['b1']) d2 = df.groupby('books',as_index=False).sum()#as_index=False 分组列没有成为索引print(d2)print('==='*10)# print(d2.loc['b1'])...
Pandas中的`groupby`方法用于根据指定的列或多个列对数据进行分组，而`as_index`参数决定了是否返回分组后的索引。当`as_index=True`时，返回的DataFrame或Series将使用分组标签作为索引；当`as_index=False`时，返回的DataFrame或Series将使用原始的索引。解释：在Pandas中，`groupby`是一个非常强大的功能...
In [25]: df3.groupby(["X"]).get_group("A") Out[25]: X Y 0 A 1 2 A 3 In [26]: df3.groupby(["X"]).get_group("B") Out[26]: X Y 1 B 4 3 B 2 dropna 默认情况下,NaN数据会被排除在groupby之外,通过设置 dropna=False 可以允许NaN数据: ...
pandas groupby用法之as_index DataFrame.groupby(self,by=None,axis=0,level=None,as_index=True,sort=True,group_keys=True,squeeze=False,observed=False,**kwargs) 方便阅读 此次用例是讲解使用groupby分组计算后,得到的结果表头信息并不在一行,分组后的列字段只有一个值,并不是所有。要想实现列名都在第一行...
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...
ttm.groupby(['clienthostid'], as_index=False, sort=False)['LoginDaysSum'].count() 我得到了我期望的结果(尽管我希望结果位于名为“比率”的新标签下): clienthostid LoginDaysSum 0 1 4 1 3 2 但是当我这样做的时候 ttm.groupby(['clienthostid'], as_index=False, sort=False)['LoginDays...